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Enregistrement W2996652184 · doi:10.1021/acsami.9b17101

Controlled Microfluidic Synthesis of Biological Stimuli-Responsive Polymer Nanoparticles

2019· article· en· W2996652184 sur OpenAlexafffund
Yuhang Huang, Arman Moini Jazani, Elliot P. Howell, Jung Kwon Oh, Matthew G. Moffitt

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicrofluidicsMaterials sciencePolymerNanoparticleNanotechnologyCopolymerVesicleShear flowChemical engineeringChemistryComposite materialThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microfluidic flow-directed self-assembly of biological stimuli-responsive block copolymers is demonstrated with dual-location cleavable linkages at the junction between hydrophilic and hydrophobic blocks and on pendant group within the hydrophobic blocks. On-chip self-assembly within a two-phase microfluidic reactor forms various "DualM" polymer nanoparticles (PNPs), including cylinders and multicompartment vesicles, with sizes and morphologies that are tunable with manufacturing flow rate. Complex kinetically trapped intermediates between shear-dependent states provide the most detailed mechanism to date of microfluidic PNP formation in the presence of flow-variable high shear. Glutathione (GSH)-triggered changes in PNP size and internal structure depend strongly on the initial flow-directed size and internal structure. Upon incubation in GSH, flow-directed PNPs with smaller average sizes showed a faster hydrodynamic size increase (attributed to junction cleavage) and those with higher excess Gibbs free energy showed faster inner compartment growth (attributed to pendant cleavage). These results demonstrate that the combination of chemical control of the location of biologically responsive linkages with microfluidic shear processing offers promising routes for tunable "smart" polymeric nanomedicines.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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