DFT investigation of 5-fluorouracil interactions with aluminum and gallium-doped SWCNTs (8,8): enhanced drug delivery potential
Notice bibliographique
Résumé
Carbon nanotubes (CNTs) have gained considerable attention in drug delivery applications due to their high surface area and exceptional electronic and mechanical properties. Doping CNTs with metals like aluminum (Al) and gallium (Ga) can modify their electronic, chemical, and stability characteristics, enhancing their suitability for drug delivery. This study investigates the interaction of the drug molecule 5-fluorouracil (5-FU) with pristine and doped (8,8) CNTs using density functional theory (DFT) calculations with the B3LYP functional and the 6-31 G basis set. The results reveal significant changes in the electronic properties after doping. Aluminum doping increases the energy gap, reducing system reactivity, while gallium doping decreases the energy gap, promoting stronger interactions with the drug. Aluminum doping improves the structural stability of CNTs with 5-FU, whereas gallium enhances the chemical potential and hardness, favoring interactions with the drug molecule. In conclusion, aluminum- and gallium-doped CNTs exhibit different behaviors in drug interactions, allowing for optimization of targeted drug delivery systems. Based on energy gap, chemical potential, and chemical hardness values, both doping types can enhance drug delivery properties, with the specific doping choice dependent on the therapeutic application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».