Synthesis of magnetite-silica-carbon quantum dot nanocomposites for melatonin drug delivery
Notice bibliographique
Résumé
In targeted drug delivery, the drug is released at a specific and desired point and condition. In this research, magnetite cores (high saturation magnetization property (emu.g-159) were used to target the drug system. First, magnetite nanoparticles were synthesized by coprecipitation method from divalent and trivalent chloride salts of iron (FeCl2 and FeCl3), then mesoporous silicas (with a pore diameter of 13 nm) were formed by Stöber's method from the tetraethylorthosilicate (TEOS) silica source on magnetite cores in spheres form. After that, the carbon quantum dots were synthesized by hydrothermal method from citric acid and their surface was immobilized by dimethylamine which were placed in silica cavities by physical adsorption method. The effective drug melatonin (6.46 mg of melatonin per 100 mg of the drug system) was also loaded on this system by physical absorption method and the release of this drug was carefully determined by the release from the dialysis bag in the simulated environment of blood and cancer tissue. the quantum gain of the system was determined to be about 40%. The results showed that the loading of melatonin drug and carbon quantum dots was done well on silica nanoparticles with magnetite cores, and this system releases 30% of the drug even under temperature conditions.
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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) | 0,000 | 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 ».