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Enregistrement W4410010425 · doi:10.1039/d5ob00270b

Chemical modification of sialylated oligosaccharides to functionalize nanostructured lipid carriers: exploring two different strategies

2025· article· en· W4410010425 sur OpenAlexaff
Paul Rivollier, Emeline Richard, Antoine Hoang, Aurélien Traversier, Manuel Rosa‐Calatrava, Dorothée Jary, Isabelle Texier, Sébastien Fort

Notice bibliographique

RevueOrganic & Biomolecular Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesInstitut Carnot PolyNatAgence Nationale de la RechercheMinistère de l'Education Nationale, de l'Enseignement Superieur et de la RechercheLABoratoires d’EXcellence ARCANE
Mots-clésChemistryChemical modificationBiochemistryNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

-acetyl-neuraminic acid (Neu5Ac), a major carbohydrate involved in many cellular functions. 6'- and 3'-Sialyllactose were enzymatically produced and directly functionalized on their reducing ends using either oxime ligation or reductive amination. In the first strategy, thiol-modified oligosaccharides were grafted onto maleimide-decorated NLCs, and the second strategy focused on incorporating sialylated glycolipids into the formulation. Both methods successfully produced stable and monodisperse nanoparticles with sizes ranging from 60 to 100 nm. The functionalization efficiency (46 to 86%) was assessed by quantifying Neu5Ac present at the particle surface. The grafting approach yielded safe nanoparticles that show potential for use in anti-adhesive therapies against pathogens, such as the influenza viruses. However, their effectiveness needs to be optimized by further increasing carbohydrate density on the nanoparticle surface.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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