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Enregistrement W3034676265 · doi:10.1038/s41467-020-16772-x

Blood circulation of soft nanomaterials is governed by dynamic remodeling of protein opsonins at nano-biointerface

2020· article· en· W3034676265 sur OpenAlexafffund
Srinivas Abbina, Lily E. Takeuchi, Parambath Anilkumar, Kai Yu, Jason C. Rogalski, Rajesh A. Shenoi, Iren Constantinescu, Jayachandran N. Kizhakkedathu

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGenome CanadaCanadian Institutes of Health ResearchGenome British ColumbiaMichael Smith Health Research BCGovernment of Canada
Mots-clésNanomaterialsOpsoninSystemic circulationChemistryBiointerfaceIn vivoBiophysicsNanotechnologyMaterials scienceMedicineBiochemistryBiologyInternal medicineIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nanomaterials in the blood must mitigate the immune response to have a prolonged vascular residency in vivo. The composition of the protein corona that forms at the nano-biointerface may be directing this, however, the possible correlation of corona composition with blood residency is currently unknown. Here‚ we report a panel of new soft single molecule polymer nanomaterials (SMPNs) with varying circulation times in mice (t 1/2β ~ 22 to 65 h) and use proteomics to probe protein corona at the nano-biointerface to elucidate the mechanism of blood residency of nanomaterials. The composition of the protein opsonins on SMPNs is qualitatively and quantitatively dynamic with time in circulation. SMPNs that circulate longer are able to clear some of the initial surface-bound common opsonins, including immunoglobulins, complement, and coagulation proteins. This continuous remodelling of protein opsonins may be an important decisive step in directing elimination or residence of soft nanomaterials in vivo.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,704

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations93
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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