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Enregistrement W3120523104 · doi:10.3390/nano11010161

Degradable Spirocyclic Polyacetal-Based Core-Amphiphilic Assemblies for Encapsulation and Release of Hydrophobic Cargo

2021· article· en· W3120523104 sur OpenAlexafffund
Brandon Andrade‐Gagnon, Marilyne Bélanger‐Bouliga, Phuong Nguyen, Thi Hong Diep Nguyen, Steve Bourgault, Ali Nazemi

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAmphiphileEncapsulation (networking)Materials sciencePolymer scienceChemical engineeringPolymer chemistryChemistryPolymerComposite materialCopolymerComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymeric nanomaterials that degrade in acidic environments have gained considerable attention in nanomedicine for intracellular drug delivery and cancer therapy. Among various acid-degradable linkages, spirocyclic acetals have rarely been used to fabricate such vehicles. In addition to acid sensitivity, they benefit from conformational rigidity that is otherwise not attainable by their non-spirocyclic analogs. Herein, amphiphilic spirocyclic polyacetals are synthesized by Cu-catalyzed alkyne-azide "click" polymerization. Unlike conventional block copolymers, which often form core-shell structures, these polymers self-assemble to form core amphiphilic assemblies capable of encapsulating Nile red as a hydrophobic model drug. In vitro experiments show that while release from these materials can occur at neutral pH with preservation of their integrity, acidic pH accelerates efficient cargo release and leads to the complete degradation of assemblies. Moreover, cellular assays reveal that these materials are fully cytocompatible, interact with the plasma membrane, and can be internalized by cells, rendering them as potential candidates for cancer therapy and/or drug delivery.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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