Porphyrin Molecules Decorated on Metal-Organic Frameworks for Multi-Functional Biomedical Applications
Notice bibliographique
Résumé
-MIL-53 assisted by high-gravity in a greener media for the first time. Then, porphyrins were deployed to adorn the surface of MOF to increase the sensitivity of the prepared nanocomposite to the genetic materials and in-situ cellular protein structures. The hydrogen bond formation between genetic domains and the porphyrin' nitrogen as well as the surface hydroxyl groups is equally probable and could be considered a milestone in chemical physics and physical chemistry for biomedical applications. In this context, the role of incorporating different forms of porphyrins, their relationship with the final surface morphology, and their drug/gene loading efficiency were investigated to provide a predictable pattern in regard to the previous works. The conceptual phenomenon was optimized to increase the interactions between the biomolecules and the substrate by reaching the limit of detection to 10 pM for the Anti-cas9 protein, 20 pM for the single-stranded DNA (ssDNA), below 10 pM for the single guide RNA (sgRNA) and also around 10 nM for recombinant SARS-CoV-2 spike antigen. Also, the MTT assay showed acceptable relative cell viability of more than 85% in most cases, even by increasing the dose of the prepared nanostructures.
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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 ».