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Enregistrement W4307711857 · doi:10.1139/cjc-2022-0075

Preparation of pelargonic acid vesicles and sustained drug release

2022· article· en· W4307711857 sur OpenAlexvenueno aff
Zhimei Wang, Yuehuan Zhang, Qing Chen, Xin Xiao, Carl Redshaw

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSurfactants and Colloidal Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésChemistryVesicleAqueous solutionChromatographyHydrochlorideOrganic chemistryBiochemistryMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study has selected the medium-chain saturated fatty acid pelargonic acid as the raw material for the first time, and added the surface catalyst Tween 80 to the aqueous solution to form pelargonic acid–Tween 80 composite vesicles by a surface tension method. The compound vesicle was used to encapsulate five heterocyclic drugs (cefazolin sodium, chlorpromazine hydrochloride, gemcitabine hydrochloride, metronidazole, and isoniazid), all of which have disadvantages when used directly, and the effects of the vesicles on the five kinds of drugs were evaluated in terms of encapsulation rate and the in vitro sustained release in a simulated artificial intestinal fluid environment. The results revealed that the pelargonic acid–Tween 80 composite vesicles exhibit an encapsulation efficiency above 45%, and that the encapsulated drugs achieve a cumulative release effect of 6–10 h in a simulated artificial intestinal fluid environment, and the cumulative release rate is above 35%. This study proves that pelargonic acid–Tween 80 composite vesicles can be used as a carrier for encapsulated drugs, and this can extend the time of action of the drugs. This research illustrates the potential for application of pelargonic acid in the field of medicine.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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