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Enregistrement W4396802912 · doi:10.3390/polym16101351

Recent Applications of Chitosan and Its Derivatives in Antibacterial, Anticancer, Wound Healing, and Tissue Engineering Fields

2024· article· en· W4396802912 sur OpenAlexfundno aff
Saeid Mezail Mawazi, Mohit Kumar, Noraini Ahmad, Yi Ge, Syed Mahmood

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocomposite Films for Food Packaging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésChitosanTissue engineeringWound healingBiocompatibilityChitinDrug deliveryScaffoldAngiogenesisMaterials scienceNanotechnologyChemistryBiomedical engineeringMedicineCancer researchSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chitosan, a versatile biopolymer derived from chitin, has garnered significant attention in various biomedical applications due to its unique properties, such as biocompatibility, biodegradability, and mucoadhesiveness. This review provides an overview of the diverse applications of chitosan and its derivatives in the antibacterial, anticancer, wound healing, and tissue engineering fields. In antibacterial applications, chitosan exhibits potent antimicrobial properties by disrupting microbial membranes and DNA, making it a promising natural preservative and agent against bacterial infections. Its role in cancer therapy involves the development of chitosan-based nanocarriers for targeted drug delivery, enhancing therapeutic efficacy while minimising side effects. Chitosan also plays a crucial role in wound healing by promoting cell proliferation, angiogenesis, and regulating inflammatory responses. Additionally, chitosan serves as a multifunctional scaffold in tissue engineering, facilitating the regeneration of diverse tissues such as cartilage, bone, and neural tissue by promoting cell adhesion and proliferation. The extensive range of applications for chitosan in pharmaceutical and biomedical sciences is not only highlighted by the comprehensive scope of this review, but it also establishes it as a fundamental component for forthcoming research in biomedicine.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations216
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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