Functionalized Cellulose Nanocrystals with Enhanced Mucoadhesive Properties
Notice bibliographique
Résumé
Salmon farms across Canada face millions of dollars in losses every year due to sea lice infestations, which is a cause for growing concern. The current treatment methods are limited and have adverse effects on the aquatic ecosystem. Sustainable mucoadhesive drug delivery systems offer a viable alternative to existing treatments. The primary goal of the work presented in this thesis was to fabricate cellulose nanocrystal-based mucoadhesive materials for targeted delivery to fish mucosal membranes. \nCellulose nanocrystals (CNCs) can interact with mucin glycoproteins via hydrogen bonding. However, their mucoadhesive properties are weak compared to other well-known mucoadhesives. CNCs were modified with natural compounds such as tannic acid (CNC-TA) and catechol (CPC-cat) to enhance their mucoadhesive capabilities. The fabricated nanomaterials were colloidally stable at pH 7 and had small particle sizes ranging from 200 to 300 nm. Turbidity titrations and rheological measurements revealed that the modified CNCs had stronger interactions with mucin compared to pristine CNCs. Modification with tannic acid introduced additional functional groups for hydrogen bond formation, resulting in a slight (2.5-fold) increase in the relative viscosity compared to CNCs. CPC-cat nanoparticles displayed the strongest mucoadhesion, with a 60-fold enhancement in the relative viscosity, which was attributed to electrostatic interactions and possible covalent bond formation. The enhanced mucoadhesive capabilities of these materials show great promise for sustainable drug delivery practices in aquaculture.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».