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Enregistrement W3157131864 · doi:10.1002/jbm.a.37207

Property modelling of lysozyme‐crosslinker‐alginate complexes using latent variable methods

2021· article· en· W3157131864 sur OpenAlexafffund
Vida Rahmani, Rand Elshereef, Heather Sheardown

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part A · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvanced Drug Delivery Systems
Établissements canadiensProSensus (Canada)McMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLysozymeIonic strengthMaterials scienceZeta potentialKineticsParticle sizeChemical engineeringIonic bondingBovine serum albuminPolymerThermodynamicsChromatographyAnalytical Chemistry (journal)Physical chemistryNanotechnologyChemistryOrganic chemistryNanoparticleIonComposite materialAqueous solution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Statistical methods were used to provide insight into a polymer complex system composed of lysozyme and alginate to quantify the effects of such parameters as pH, and ionic composition of the mixing solution on the properties of the complexes including composition, particle diameter, and zeta potential. Various crosslinkers (calcium, barium, iron[III], and bovine serum albumin), were used with lysozyme for complex formation to investigate the effect of crosslinker charge density on protein release kinetics, modelled using kt n . Multivariate statistical analysis showed that the kinetic parameters associated with the release were, not surprisingly highly dependent on the ionic strength of the release media, with higher ionic strength leading to faster release. The release parameter k was also shown to depend on the protein properties (size, ionic strength) while n was slightly, but not statistically dependent on the charge density of the crosslinker demonstrating that the nature of the crosslinker had minimal impact on drug release. The multivariate statistical has the potential to be used for optimization of the complexes and prediction of physical properties and degradation rates.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,559
Tête enseignante GPT0,581
Écart entre enseignants0,023 · 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.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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