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Enregistrement W4385957496 · doi:10.1039/d3nr03231k

Nanogels designed for cell-free nucleic acid sequestration

2023· article· en· W4385957496 sur OpenAlexafffund
Yuhang Huang, Shangyu Li, Logan W. C. Zettle, Yingshan Ma, Hani E. Naguib, Eugenia Kumacheva

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésNanogelChemistryChitosanCationic polymerizationNucleic acidBiocompatibilityNanoparticleBiophysicsWound healingAdsorptionNanotechnologyMaterials scienceDrug deliveryPolymer chemistryBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic wounds exhibit over-expression of cell-free deoxyribonucleic acid (cfDNA), leading to a prolonged inflammation and non-healing wounds. Scavenging excessive cfDNA molecules is a promising strategy for chronic wound treatment. Nanoscopic particles act as efficient cfDNA scavengers due to their large surface area, however their efficiency in cfDNA uptake was limited by adsorption solely on the nanoparticle surface. In contrast, nanogels may provide multiple cfDNA binding sites in the nanoparticle interior, however their use for cfDNA scavenging is yet to be explored. Herein, we report cationic nanogels derived from a copolymer of chitosan and poly{2-[(acryloyloxy)ethyl]trimethylammonium chloride} end-grafted to the chitosan backbone as side chains. The nanogels retain their positive charge at the pH and ionic strength of chronic wound exudate, enabling electrostatically driven cfDNA scavenging. The network structure of the nanogels leads to the cfDNA sequestration in the nanogel interior, in addition to surface attachment. A key factor in cfDNA sequestration is the ratio of the pore size of the nanogel-to-cfDNA molecular dimensions. The enhanced cfDNA scavenging efficiency, along with biocompatibility of the nanogels, makes them a promising component of dressings for chronic wound treatment.

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 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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,413

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,240 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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