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Enregistrement W6950410360 · doi:10.5683/sp3/mcclhu

Changing Surface Polyethylene Glycol Architecture Affects Elongated Nanoparticle Penetration into Multicellular Tumor Spheroids

2022· dataset· en· W6950410360 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyethylene glycolNanoparticlePenetration (warfare)PolymerPEG ratioPEGylationSpheroid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modular nanoconjugates present opportunities to explore the interactions of anisotropic nanoparticles (NPs) in biological environments. To promote colloidal stability and biocompatibility, most NPs designed for biomedical applications are coated with polyethylene glycol (PEG) brushes. However, concerns have been raised about the immunogenicity of PEG, even though new evidence has suggested that differences in PEG architecture (i.e., branching) can change how NPs with surface-grafted PEGs interact with different biological environments. In particular, poly(oligoethyleneglycol methacrylate) (POEGMA) has been shown to have useful antifouling properties without triggering PEG-associated immunogenicity. Nevertheless, these observations have not resulted in useful relationships between PEG structure and its biological activity, as there have been few direct comparisons of these polymers in biological systems. The following data compares the penetration of three rod-like NPs with narrow size distributions (Ln = 170 nm, wn = 12 nm) using tumor spheroids as a model.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,203 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2022
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Résumé présentoui

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