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Enregistrement W4285731968 · doi:10.3390/md20070460

Chitin and Chitosan: Prospective Biomedical Applications in Drug Delivery, Cancer Treatment, and Wound Healing

2022· review· en· W4285731968 sur OpenAlexaff
Parnian Baharlouei, M. Azizur Rahman

Notice bibliographique

RevueMarine Drugs · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocomposite Films for Food Packaging
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChitinChitosanBiocompatibilityDrug deliveryNanotechnologyTissue engineeringChemistryMaterials scienceBiomedical engineeringBiochemistryMedicineOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chitin and its derivative chitosan are highly abundant polymers in nature, appearing in both the shells and exoskeletons of various marine and non-marine species. Since they possess favorable properties, such as biocompatibility, biodegradability, non-toxicity, and non-immunogenicity, they have gained recent attention due to their enormous potential biomedical applications. The polycationic surface of chitosan enables it to form hydrogenic and ionic bonds with drug molecules, which is one of its most useful properties. Because chitosan is biocompatible, it can therefore be used in drug delivery systems. The development of chitosan-based nanoparticles has also contributed to the significance of chitin as a drug delivery system that can deliver drugs topically. Furthermore, chitin can be used in cancer treatment as a vehicle for delivering cancer drugs to a specific site and has an antiproliferative effect by reducing the viability of cells. Finally, chitosan can be used as a wound dressing in order to promote the faster regeneration of skin epithelial cells and collagen production by fibroblasts. As discussed in this review, chitin and chitosan have diverse applications in the medical field. Recognizing the biomedical applications of these two polymers is essential for future research in tissue engineering and nanobiotechnology.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations269
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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