Carbon nanotube based targeted drug delivery systems for breast cancer and other drug delivery applications
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer in women and the second leading cause of death among all cancers.Surgical removal of breast tumour tissues is the primary treatment for breast cancer.However, this does not rule out relapse at local or distant sites, so, chemotherapy is widely used as an adjuvant therapy.Although effective, chemotherapy drugs often cause severe side effects due to their non-specificity to cancer cells.Nanotechnology for drug delivery is an emerging field focused on targeting drugs to the desirable sites, such as tumour tissues, while minimizing the unwanted side effects of chemotherapy drugs on other tissues.Discovery of a new type of nanomaterial opens more opportunities for drug delivery.The carbon nanotube (CNT) is a novel type of synthetic material that has shown great potential for targeted delivery of anti-cancer agents.The initial hurdle for biomedical applications of CNT has been its hydrophobicity.Proper surface modification of CNT, or CNT functionalization, so as to P a g e | VI ACKNOWLEGEMENTS I would like to express my deep gratitude to my supervisor Dr. Satya Prakash who has provided me the opportunity to work in his lab.I am impressed with his enthusiasm for pursuing new science, which inspired me to explore various unfamiliar areas in my research.I am very grateful for his guidance, advice, encouragement and constant support in my project.On the other hand, I found it very invaluable that
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».