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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 OpenAlexaff
Soheyl Tadjiki, Shahriar Sharifi, Afsaneh Lavasanifar, Morteza Mahmoudi

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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