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Enregistrement W3095351985 · doi:10.3390/ijms21218019

Effect of Physico-Chemical Properties of Nanoparticles on Their Intracellular Uptake

2020· review· en· W3095351985 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesIran National Science Foundation
Mots-clésInternalizationNanocarriersNanoparticleNanotechnologyIntracellularBiophysicsChemistryDrug deliveryCellMaterials scienceBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellular internalization of inorganic, lipidic and polymeric nanoparticles is of great significance in the quest to develop effective formulations for the treatment of high morbidity rate diseases. Understanding nanoparticle-cell interactions plays a key role in therapeutic interventions, and it continues to be a topic of great interest to both chemists and biologists. The mechanistic evaluation of cellular uptake is quite complex and is continuously being aided by the design of nanocarriers with desired physico-chemical properties. The progress in biomedicine, including enhancing the rate of uptake by the cells, is being made through the development of structure-property relationships in nanoparticles. We summarize here investigations related to transport pathways through active and passive mechanisms, and the role played by physico-chemical properties of nanoparticles, including size, geometry or shape, core-corona structure, surface chemistry, ligand binding and mechanical effects, in influencing intracellular delivery. It is becoming clear that designing nanoparticles with specific surface composition, and engineered physical and mechanical characteristics, can facilitate their internalization more efficiently into the targeted cells, as well as enhance the rate of cellular uptake.

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.

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)0,001
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 enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,264 · 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