The effect of surface roughness on RAW 264.7 macrophage phenotype
Notice bibliographique
Résumé
Monocyte-derived cells, including macrophages and foreign body giant cells, can determine the performance of implanted devices. Upon contact with biomaterials, macrophages can be activated into a classic inflammatory (M1) or wound-healing (M2) phenotype. Previously, we showed that high macrophage density on rough SLA implants was associated with early bone formation. This study examined a possible mechanism, namely, surface roughness activation of macrophages to the M2 phenotype to enhance bone formation on the SLA surface. RAW 264.7 macrophages were seeded on SLA or smooth (Po) epoxy substrates and the expression of the M1 and M2 specific markers, NOS2 and Arg-1 measured by qPCR on days 1, 3, and 5. Additionally, secretion of inflammation-associated cytokines and chemokines was studied by antibody arrays and ELISAs. Controls included RAW 264.7 macrophages primed into the M1 or M2 phenotypes by LPS/IFN-γ and IL-4, respectively. Rough SLA surfaces did not activate Arg-1 and NOS2 expression, but relative to Po surfaces MCP-1 and MIP-1α were upregulated after 5 days, whereas the secretion of the M1-associated chemokine IP-10 was lowered. RAW 264.7 macrophages on the SLA surface thus adopted elements of an M2-like phenotype, suggesting that when implanted the SLA surfaces may enhance wound repair.
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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 ».