Additional file 1 of Unconjugated PLGA nanoparticles attenuate temperature-dependent β-amyloid aggregation and protect neurons against toxicity: implications for Alzheimer’s disease pathology
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Figure S1. ThT kinetic assays showing aggregation of 2.5–20 µM Aβ1–42 over a 24 h incubation at 27 °C (A), 37 °C (B) and 40 °C (C). Figure S2. A–C ThT assays showing aggregation kinetics (A, D, G) and respective fluorescence images of 10 µM Aβ1–42 (B, E, H) and 10 µM Aβ42–1 (C, F, I) over 24 h incubation at 27 °C (A–C), 37 °C (D–F) and 40 °C (G–I). Note the absence of Aβ42–1 aggregation at any temperature over 24 h incubation. Figure S3. DLS analysis depicting a peak of ~ 100 nm diameter for unconjugated PLGA and its stability in phosphate buffer over 48 h at 27 °C (A, B), 37 °C (C, D) and 40 °C (E, F). DLS analysis depicting a peak of ~ 100 nm diameter for PLGA in phosphate buffer (G) and its stability at 37 °C over 48 h in culture medium (H, I). Note that PLGA nanoparticles are quite stable both in the phosphohate buffer as well as in culture medium over 48 h period. Figure S4. Histograms showing protection of mouse cultured neurons following co-treatment of 10 µM Aβ1–42 with 5 µM PEG-PLGA (A) or 100 nM PCL (B) over 24 h compared to neurons treated with 10 µM Aβ1–42 as detected using MTT assay. C–E Mouse brain section showing the site of fluoresence Aβ1-42 injection (arrow) using Hamilton syringe under anesthesia. The brain section shows nuclear labelling with DAPI (C), presence of fluoresence Aβ1–42 (D) and the merged image (E).
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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 | 0,002 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,890 | 0,185 |
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 ».