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Enregistrement W4404718759 · doi:10.1002/marc.202400626

Coacervate Droplets as Biomimetic Models for Designing Cell‐Like Microreactors

2024· review· en· W4404718759 sur OpenAlexafffund
Tsvetomir Ivanov, Thao P. Doan‐Nguyen, Mohammed A. Belahouane, Zhen Dai, Shoupeng Cao, Katharina Landfester, Lucas Caire da Silva

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Rapid Communications · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePickering emulsions and particle stabilization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMax-Planck-GesellschaftBundesministerium für Bildung und ForschungFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésCoacervateMicroreactorNanotechnologyArtificial cellChemistryMaterials scienceChromatographyOrganic chemistryBiochemistryMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coacervates are versatile compartments formed by liquid-liquid phase separation. Their dynamic behavior and molecularly crowded microenvironment make them ideal materials for creating cell-like systems such as synthetic cells and microreactors. Recently, combinations of synthetic and natural molecules have been exploited via simple or complex coacervation to create compartments that can be used to build hierarchical chemical systems with life-like properties. This review highlights recent advances in the design of coacervate compartments and their application as biomimetic compartments for the design of cell-like chemical reactors and cell mimicking systems. It first explores the variety of materials used for coacervation and the influence of their chemical structure on their controlled dynamic behavior. Then, the applications of coacervates as cell-like systems are reviewed, focusing on how they can be used as cell-like microreactors through their ability to sequester molecules and provide a distinct and regulatory microenvironment for chemical reactions in aqueous media.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,261 · 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.

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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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