Lipid-based nanoparticle production in Micromixers
Notice bibliographique
Résumé
Lipid-based nanoparticles have demonstrated to be a versatile vehicle for drugs, genetic material, and labels. These particles are often made of biocompatible and biodegradable materials, enabling a safe interaction with biological systems. The importance of this type of delivery vehicle has been shown recently, as the two leading vaccines are based on lipid-nanoparticles encapsulating mRNA. Passive micromixers produce lipid nanoparticles in a reproducible and controllable way. However, micromixers suffered at the beginning of low production rate, and complicated designs which were difficult to produce and prone to clogging. In recent years, the exploration of different mixing strategies based on the use of curvilinear paths to induce centripetal forces and vortex formation at high speeds as well as the increase of the microchannel cross-sectional area while keeping laminar flow regimes has led to designs capable of producing lipid-based nanoparticles on an industrial-scale. However, there are still challenges in the field which include the removal or substitution of the organic solvents that still need to be addressed. In this presentation, we introduce a general overview of lipid nanoparticle or liposome production in micromixers, the principles of mixing using curvilinear paths, the key variables controlling lipid-based nanoparticle physicochemical characteristics and approaches that help to substitute toxic solvent residues.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».