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Enregistrement W4310945765 · doi:10.1080/02652048.2022.2156631

Photoprotective effect of solid lipid nanoparticles of rutin against UVB radiation damage on skin biopsies and tissue-engineered skin

2022· article· en· W4310945765 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Microencapsulation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSkin Protection and Aging
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésSolid lipid nanoparticleRutinHuman skinLipid peroxidationChemistryEx vivoAntioxidantDermatologyMaterials scienceBiochemistryMedicineNanoparticleNanotechnologyIn vitroBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solid lipid nanoparticles (SLNs) containing rutin were prepared to enhance their photochemopreventive effect on the skin. SLNs were produced by the hot melt microemulsion technique. Two 3D skin models: ex vivo skin explants and 3D tissue engineering skin were used to evaluate the photochemopreventive effect of topical formulations containing rutin SLNs, against ultraviolet B (UVB) radiation, inducing sunburn cells, caspase-3, cyclobutane pyrimidine dimers, lipid peroxidation, and metalloproteinase formation. The rutin SLNs presented average size of 74.22 ± 2.77 nm, polydispersion index of 0.16 ± 0.04, encapsulation efficiency of 98.90 ± 0.25%, and zeta potential of −53.0 ± 1.61 mV. The rutin SLNs were able to efficiently protect against UVB induced in the analysed parameters in both skin models. Furthermore, the rutin SLNs inhibited lipid peroxidation and metalloproteinase formation. These results support the use of rutin SLNs as skin photochemopreventive agents for topical application to the skin.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,250 · 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