CTL–doxorubicin (DOX)–gold complex nanoparticles (DOX–AuGCs): from synthesis to enhancement of therapeutic effect on liver cancer model
Dossier post-publication
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we bring back a rapid way to conceive doxorubicin (DOX) hybrid gold nanoparticles, in which DOX and Au(iii) ions were complexed with a hydrochloride-lactose-modified chitosan, named CTL and dicarboxylic acid-terminated polyethylene-glycol (PEG), leading to hybrid polymer-sugar-metal nanoparticles (DOX-AuGSs). All formulations were assessed by spectroscopic techniques (Raman and UV-Vis) and transmission electron microscopy (TEM). To estimate the therapeutic effect of DOX-AuGSs in liver cancer, murine HepG2 cells were used to induce a hepatic carcinoma model in nude mice. The survival time of the tumor-bearing mice, body weight and tumor volume were measured and recorded. The cytokines were used to detect the serum inflammatory factors, and the blood cell analyzer was used to determine the blood cell content of different groups of nude mice. The outcomes demonstrate that DOX-AuGCs significantly suppressed the tumor growth derived from human HepG2 injection and reduce the tumor index without affecting the body weight of mice. Moreover, DOX-AuGCs significantly reduced the serum levels of cytokines IL-6, TNF-α and IL-12 P70. Finally, a histological analysis of the heart tissue sections indicated that DOX-AuGCs significantly reduce the chronic myocardial toxicity of DOX during the period of treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».