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Enregistrement W7026804555

Application of monodispersed pegs in surfactant molecules

2017· article· en· W7026804555 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueIslandScholar (University of Prince Edward Island) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSurfactants and Colloidal Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Prince Edward Island
Mots-clésYield (engineering)Process (computing)LimitingDiafiltrationFilter (signal processing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monodispersed PEGs have been gaining interest in chemistry applications that previously used polydispersed PEGs. Traditional, polydispsersed PEGs are synthesized through a polymerization process that generates a statistical mixture of ethylene glycol chains. The molecular weight of the PEG is an average. Monodispersed PEGs are synthesized through numerous chain elongation and column purification steps. Monodispersed or “highly pure” PEG mixtures contain PEGs with the same molecular weight. Production costs are significantly higher for monodispersed PEGs due to the synthesis techniques they require. The aim of this thesis was to demonstrate how monodispersed PEGs behave differently than their polydispersed coutnerparts. Specifically, in applications that employ nonionic surfactants. It was hypothesized the uniformity of the monodispersed mixtures would improve performance and stability.\nThe first part of the project focused on the synthesis of three monodispersed PEG derivatives consisting of 8,16, and 24 ethylene glycol units. Stepwise organic chemistry was used to synthesize the monodispersed PEGs to prevent giving away any proprietary information. The next step was to synthesize various sets of nonionic surfactant conjugates and compare the monodispersed and polydispersed counterparts. Particle size distributions of the nanoparticles formed under identical formulation conditions provided the basis for comparing the derivatives. However, due to the unanticipated complexity of the dynamic equilibrium present in surfactant solutions, the significance of these differences could not be related to performance. Qualitatively, monodispersed and polydispersed counterparts were unique. In an attempt to quantitatively demonstrate monodispersed PEGs enhance performance the project was directed towards one application, nanoparticle drug delivery systems. After experimental parameters were outlined for niosome and liposome formulations, sodium fluorescein, a hydrophilic dye and model hydrophilic drug, was introduced and a series of encapsulation experiments were performed. After much trial and error, more data is required to prove if monodispersed PEGs are superior to their polydispersed counterparts. Nevertheless, as shown in the results discussed in this thesis, monodispersed and polydispersed PEGs need to be at least treated as individual compounds.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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