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Enregistrement W3167734692 · doi:10.1021/acs.biomac.1c00378

Bio-Orthogonal Nanogels for Multiresponsive Release

2021· article· en· W3167734692 sur OpenAlexaff
Mohammad Shafee Alkanawati, Marina Machtakova, Katharina Landfester, Héloïse Thérien‐Aubin

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMax-Planck-GesellschaftDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésNanogelChemistryOxidizing agentControlled releaseDrug deliveryCombinatorial chemistryHydrazoneAqueous solutionBiophysicsNanotechnologyMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Responsive nanogel systems are interesting for the drug delivery of bioactive molecules due to their high stability in aqueous media. The development of nanogels that are able to respond to biochemical cues and compatible with the encapsulation and the release of large and sensitive payloads remains challenging. Here, multistimuli-responsive nanogels were synthesized using a bio-orthogonal and reversible reaction and were designed for the selective release of encapsulated cargos in a spatiotemporally controlled manner. The nanogels were composed of a functionalized polysaccharide cross-linked with pH-responsive hydrazone linkages. The effect of the pH value of the environment on the nanogels was fully reversible, leading to a reversible control of the release of the payloads and a "stop-and-go" release profile. In addition to the pH-sensitive nature of the hydrazone network, the dextran backbone can be degraded through enzymatic cleavage. Furthermore, the cross-linkers were designed to be responsive to oxidoreductive cues. Disulfide groups, responsive to reducing environments, and thioketal groups, responsive to oxidative environments, were integrated into the nanogel network. The release of model payloads was investigated in response to changes in the pH value of the environment or to the presence of reducing or oxidizing agents.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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