Formulation and Characterization of Poly (Acrylic Acid)- Co-Chitosan Nanoparticles as pH-Thermo-Responsive System to Control Delivery
Notice bibliographique
Résumé
The present study aims to develop a pH thermosensitive nanocarriers as a drug delivery system to better controll drug release. Nanoparticles was developed by the combination of smart polymers, chitosan and poly(acrylic acid) were chosen as biodegradable vectors to encapsulate and transport the drug. The used method was based on the polymerization of acrylic acid using reticulated chitosan as a template. Analysis of particle size, Zeta potential, and size distribution revealed that most of the resulting nanoparticles had an average diameter less than 100nm, with a high Zeta potentiel about -29.7 mV and a narrow size distribution. In addition, the developed system showed an encapsulation efficiency around 97%. In vitro release test was achieved using different buffer solutions with pH equal to 1.2, 3.6, 4.2, 4.8, 6.8 and 7.4. The release profiles showed that nanoparticles provide drug protection at different pH values. They responded at pH = 3.6 and provided sustained controlled release of up to 62.62% over 8 hours. The results reveal that the prepared nanoparticles can be used as drug delivery carriers. They can improve therapeutic efficiency of the drugs used in the treatment of inflamed tissues where the pH is around 3.6 as in the Crohn disease.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».