Atomistic Study of Several Peptides Covering Single‐walled Carbon Nanotube by Noncovalent Adsorption
Notice bibliographique
Résumé
Single‐walled Carbon Nanotubes (SWNTs) have shown outstanding physicochemical, mechanical, electronic, and optical properties that enable a broad range of biomedical applications, including drug delivery (carrier for anti‐cancer drugs), imaging (carrier for contrast agents), tissue engineering (bone, nerve, and cardiac), gene delivery, and biosensors. However, their carbon hexagonal‐lattice nanostructure causes a sizeable surface‐to‐volume ratio with a potent van der Waals surface that leads to limiting characteristics for bioapplications (e.g., low solubility, agglomeration, and potential toxicity). In this perspective, the biomolecule‐adsorption strategy that exhibits advantageous characteristics over covalent functionalization could not only help overcome these SWNT limitations but also preserve its pristine sp2 hybridization wall by noncovalently binding amphiphilic peptides. The objective of this computational study is to investigate the fundamental interactions and properties of ten different segments (lower than 40 amino acids) on (16,0) SWNT system using Molecular Dynamics (MD) simulations that are essential and effective factors on SWNT applications, particularly for drug delivery. This proposed coverage of natural‐sequence peptides can potentially be easier recognized by biological processes as well as increase dispersibility and decrease toxicity of SWNT.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».