Supramolecular Nucleic Acid-Based Organosilica Nanoparticles Responsive to Physical and Biological Inputs
Notice bibliographique
Résumé
Organosilica nanoparticles that contain responsive organic building blocks as constitutive components of the silica network offer promising opportunities for the development of innovative drug formulations, biomolecule delivery, and diagnostic tools. However, the synthetic challenges required to introduce dynamic and multifunctional building blocks have hindered the realization of biomimicking nanoparticles. In this study, capitalizing on our previous research on responsive nucleic acid-based organosilica nanoparticles, we combine the supramolecular programmability of nucleic acid (NA) interactions with sol-gel chemistry. This approach allows us to create dynamic supramolecular bridging units of nucleic acids in a silica-based scaffold. Two peptide nucleic acid-based monoalkoxysilane derivatives, which self-assemble into a supramolecular bis-alkoxysilane through direct base pairing, were chosen as the noncovalent units inserted into the silica network. In addition, a bridging functional NA aptamer leads to the specific recognition of ATP molecules. In a one-step bottom-up approach, the resulting supramolecular building blocks can be used to prepare responsive organosilica nanoparticles. The supramolecular Watson-Crick-Franklin interactions of the organosilica nanoparticles result in a programmable response to external physical (i.e., temperature) and biological (i.e., DNA and ATP) inputs and thus pave the way for the rational design of multifunctional silica materials with application from drug delivery to theranostics.
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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) | 0,000 | 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 ».