Screening for Optimal Liposome Preparation Conditions by Using Dual Centrifugation and Time-Resolved Fluorescence Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Dual centrifugation (DC) is a novel in-vial homogenization technique for the preparation of liposomes in small batch sizes under gentle and sterile conditions which allows encapsulation efficiencies (EE) for water soluble compounds of >50%. Since liposome size, size distribution (PDI), and EE depend on the lipid concentration used in the DC process, a screening method to find optimal lipid concentrations for a defined lipid composition was developed. Four lipid mixtures consisting of cholesterol, hydrogenated or non-hydrogenated egg PC, and/or PEG-DSPE were screened and suitable concentration ranges could be identified for optimal DC homogenization. In addition to the very fast and parallel liposome preparation of up to 40 samples, the screening process was further accelerated by the finding that DC generates homogeneously mixed liposomes from a macroscopic lipid mixture without the need to initially prepare a molecularly mixed lipid film from an organic solution of all components. This much simpler procedure even works for cholesterol containing lipid blends, which could be explained by a nano-milling of the cholesterol crystals during DC homogenization. Furthermore, EE determination was performed by time-resolved fluorescence measurements of calcein-loaded liposomes without removing the non-entrapped calcein. The new strategy allows the rapid characterization of a certain lipid composition for the preparation of liposomes within a working day.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».