A GoP based FEC technique for packet based video streaming
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recently, cell membrane camouflaged nanoparticles (NPs) endowed with natural cellular functions have been extensively studied in various biomedical fields. However, there are few reports about such biomimetic NPs used to codeliver chemodrug and genes for synergistic cancer treatment up to now. Herein, we first prepare chemodrug-gene nanoparticles (Mito-Her2 NPs) by the electrostatic interaction coself-assembly of mitoxantrone hydrochloride (Mito) and human epidermal growth factor receptor-2 antisense oligonucleotide (Her2 ASO). Then, Mito-Her2 NPs are coated by a hybrid membrane (RSHM), consisting of the red blood cell membrane (RBCM) and the SKOV3 ovarian cancer cell membrane (SCM), to produce biomimetic chemodrug-gene nanoparticles (Mito-Her2@RSHM NPs) for combination therapy of ovarian cancer. Mito-Her2@RSHM NPs integrate the advantages of RBCM (e.g., good immune evasion capability and long circulation lifetime in the blood) and SCM (e.g., highly specific cognate recognition) together and improve the anticancer efficacy of Mito-Her2 NPs. The results show that Mito-Her2@RSHM NPs can be devoured by SKOV3 ovarian cancer cells and effectively degraded to release Her2 ASOs and Mito simultaneously. Her2 ASOs can inhibit the expression of endogenous Her2 genes and recover cancer cells' sensitivity to Mito, which ultimately led to a high apoptosis rate of 75.7% in vitro. Mito-Her2@RSHM NPs also show a high tumor suppression rate of 83.33 ± 4.16% in vivo without significant damage to normal tissues. In summary, Mito-Her2@RSHM NPs would be expected as a versatile and safe nanodrug delivery platform with high efficiency for chemo-gene combined cancer treatment.
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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 | 0,003 | 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 découle