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Enregistrement W4236955260 · doi:10.17758/eares10.eap1120245

Thermosensitive Hollowed Magnetic Lignin Nanocarrier Laden with Doxorubicin for Responsive Delivery and Hyperthermia Treatment of Cancer

2020· article· en· W4236955260 sur OpenAlexafffund
F.B. Waanders, Elvis Fosso‐Kankeu, Martin Mkandawire

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesNorth-West UniversityCape Breton University
Mots-clésNanocarriersDoxorubicinHyperthermiaMagnetic hyperthermiaLigninCancer treatmentCancerDrug deliveryMagnetic nanoparticlesMaterials scienceChemistryCancer researchNanotechnologyMedicineChemotherapyNanoparticleSurgeryInternal medicineOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To improve effectiveness while using very low doses to avoid side effects on one hand and maintain affordability, we are proposing a therapeutic system that can target cancerous cells with more precision and deliver the drug upon induction by the doctor.The concept is to use magnetised polymer-based nanocapsules of cancer drugs, which can be magnetically direct to the targets and respond to magnetic stimulus and hyperthermia as well as magnify the drug potency.Hence, we have developed: (a) an affordable self-assembly method of synthesizing lignin hollowed nanoparticles with high loading capacity for the encapsulation of doxorubicin drug molecules; and (b) a method of magnetising the lignin polymer and surface functionalised on the nanocapsule with a thermosensitive agent.Upon exposure to an external magnetic field, the cancer cells will be selectively targeted, and the generation of heat will induce the release of the drug molecules from the capsule and amplify the potency of doxorubicin drug that even low doses become effective.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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