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Enregistrement W4393038428 · doi:10.1021/acsbiomedchemau.4c00001

Advancing <i>In Situ</i> Analysis of Biomolecular Corona: Opportunities and Challenges in Utilizing Field-Flow Fractionation

2024· article· en· W4393038428 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

RevueACS Bio & Med Chem Au · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueField-Flow Fractionation Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésIn situField flow fractionationField (mathematics)NanotechnologyCorona (planetary geology)ChemistryMaterials scienceFractionationEnvironmental sciencePhysicsAstrobiologyChromatographyOrganic chemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The biomolecular corona, a complex layer of biological molecules, envelops nanoparticles (NPs) upon exposure to biological fluids including blood. This dynamic interface is pivotal for the advancement of nanomedicine, particularly in areas of therapy and diagnostics. In situ analysis of the biomolecular corona is crucial, as it can substantially improve our ability to accurately predict the biological fate of nanomedicine and, therefore, enable development of more effective, safe, and precisely targeted nanomedicines. Despite its importance, the repertoire of techniques available for in situ analysis of the biomolecular corona is surprisingly limited. This tutorial review provides an overview of the available techniques for in situ analysis of biomolecular corona with a particular focus on exploring both the advantages and the limitations inherent in the use of field-flow fractionation (FFF) for in situ analysis of the biomolecular corona. It delves into how FFF can unravel the complexities of the corona, enhancing our understanding and guiding the design of next-generation nanomedicines for medical use.

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)0,000
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 enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,231 · 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