Self-Assembling Phenomena: From Excipients to Drugs
Notice bibliographique
Résumé
The universality of self-assembly can be illustrated by an extensive range of examples found in all categories of materials present in Nature.Inspired by its principles, multiple scientists have synthesized new self-assembled materials, many of them having pharmaceutical and biomedical applications.This review tries to bring some significant insights related to how minor modifications at molecular level are translated, via self-assembling phenomena, in major macroscopic changes expanding the range of practical applications.Based on the principle of weak forces interactions which didn't involve chemical modifications, self-assembly is an interdisciplinary approach able to generate complex aggregates, some of them comparable to living structures.The advantages of self-assembly consist in generation of organized systems that cannot be made by other procedures and in understanding the phenomena occurring in living organisms.Various examples of self-assembly phenomena were given for starch and its derivatives with the aim to illustrate how the same chemical entity can generate by minor modifications an extensive range of new compounds with divers features.Based on the principle of weak interactions between building blocks, the self-assembly proved its benefits in preparation of more efficient drug delivery systems and anti-cancer treatments.The review also includes some methods that can be used for characterization of self-assembled compounds discussed.More recently, the approaches based on supramolecular self-assembly processes are also used for fabrication of nanometer-scale objects, one of the major fields of research for the current technology.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».