Synthesis of shape‐controlled silica nanoparticles via dual soft templates: A comparative study between aqueous and microemulsion synthesis for the impregnation of procaine anaesthesia drug
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Silica nanoparticles (SiNPs) are promising drug delivery nanocarriers due to their tunable size, porous structure, and surface properties. This study compares two synthesis methods: (i) a low‐temperature aqueous sol–gel process yielding SiNPs of 500–700 nm, and (ii) a water‐in‐oil (W/O) microemulsion using either CTAB or TX‐100 surfactants. Surfactant selection significantly affected nanoparticle size, stability, and dispersity. Characterization by dynamic light scattering (DLS), scanning electron microscopy (SEM), X‐ray diffraction (XRD), Brunauer–Emmett–Teller (BET), solid‐state nuclear magnetic resonance spectroscopy (ssNMR), X‐ray photoelectron spectroscopy (XPS), and photoluminescence analysis (PL) confirmed successful synthesis. The TX‐100‐mediated microemulsion method proved particularly effective in achieving highly stable, reproducible, and monodisperse SiNPs, with a size limit of approximately 100 nm, making them ideal candidates for drug encapsulation. Procaine (PRC) incorporation demonstrated the role of reverse micelle dynamics and surfactant‐stabilized interfaces in enhancing encapsulation efficiency. This work highlights the critical role of surfactant and medium selection in SiNPs synthesis, demonstrating their impact on nanoparticle stability, dispersity, and drug loading efficiency. The TX‐100‐mediated microemulsion technique emerges as a superior approach for producing stable, monodisperse SiNPs, advancing the design of nanocarriers for PRC drug delivery applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».