A Glucose‐Powered Activatable Nanozyme Breaking pH and H<sub>2</sub>O<sub>2</sub> Limitations for Treating Diabetic Infections
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The peroxidase‐like activity of nanozymes is promising for chemodynamic therapy by catalyzing H 2 O 2 into . OH. However, for most nanozymes, this activity is optimal just in acidic solutions, while the pH of most physiological systems is beyond 7.0 (even >8.0 in chronic wounds) with inadequate H 2 O 2 . We herein communicate an activatable nanozyme with targeting capability to simultaneously break the local pH and H 2 O 2 limitations under physiological conditions. As a proof of concept, aptamer‐functionalized nanozymes, glucose oxidase, and hyaluronic acid constitute an activatable nanocapsule “APGH”, which can be activated by bacteria‐secreted hyaluronidase in infected wounds. Nanozymes bind onto bacteria through aptamer recognition, and glucose oxidation tunes the local pH down and supplements H 2 O 2 for the in‐situ generation of . OH on bacteria surfaces. The activity switching and enhanced antibacterial effect of the nanocapsule were verified in vitro and in diabetic wounds. This strategy for directly regulating local microenvironment is generally accessible for nanozymes, and significant for facilitating biological applications of nanozymes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».