Determination of albumin sorption to intraocular lenses by radiolabeling and confocal laser scanning microscopy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine albumin adsorption profiles and penetration depth of 3 intraocular lens (IOL) materials over time using confocal laser scanning microscopy (CLSM) and radiolabeling. SETTING: Centre for Contact Lens Research, School of Optometry, and Department of Biology, University of Waterloo, Waterloo, Ontario, Canada. METHODS: Poly(methyl methacrylate) (PMMA), silicone, and foldable hydrophilic acrylic IOLs were incubated in 0.5 mg/mL bovine serum albumin (BSA) for 1, 7, and 14 days. The BSA was conjugated with lucifer yellow VS to allow identification of the protein location by fluorescent imaging with CLSM. Next, the protein uptake was quantified using 2% (125)I-labeled BSA. RESULTS: Confocal laser scanning microscopy showed increasing BSA uptake for silicone and PMMA IOLs after 14 days of incubation (P<.05), with an apparent penetration depth of 8.7 microm +/- 1.9 (SD) and 9.2 +/- 1.4 microm, respectively. For hydrophilic acrylic IOLs, BSA was detected at a depth of 38 +/- 7.4 microm after 1 day, followed by an increase to 192.7 +/- 16.2 microm after 14 days. Despite the penetration depth into the hydrophilic acrylic IOLs, quantitative results confirmed that PMMA and hydrophilic acrylic deposited significantly less BSA (mean 278.3 +/- 41.7 ng and 296.5 +/- 33.1 ng, respectively) than silicone IOLs (mean 392.6 +/- 37.6 ng) (P<.05). CONCLUSIONS: Silicone and PMMA IOL materials showed BSA sorption near the lens surface only, while BSA penetrated deep into the hydrophilic acrylic IOL matrix. Combining the qualitative CLSM method and quantitative radiolabeling technique provided detailed information on protein interactions with implantable biomaterials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».