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Enregistrement W1971192728 · doi:10.1021/la7023204

Quantifying Blood Platelet Morphological Changes by Dissipation Factor Monitoring in Multilayer Shells

2008· article· en· W1971192728 sur OpenAlexafffund
Julien Fatisson, Yahye Merhi, Maryam Tabrizian

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésQuartz crystal microbalanceCytoskeletonAdhesionPolyelectrolyteSurface modificationBiophysicsCell adhesionDissipationChemistryPlateletNanotechnologyIntegrinMaterials scienceCellComposite materialPolymerBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability of electrostatically driven layer-by-layer (LbL) assembly to adapt to the morphological features of a template was explored. Subtle cytoskeletal changes in blood platelets became traceable through energy dissipation monitoring in multilayered shells using microgravimetric measurements. This LbL coating was sequentially deposited on protein-modified chips onto which platelets were adhered. In addition to consequently improving the signal sensitivity, the LbL shell acted in synergy with the cell, allowing the determination and quantification of cytoskeletal changes induced by the specific cell adhesion to the protein-modified chip surface used with a quartz crystal microbalance with dissipation. The difference in cell morphology, as a result of the optimization of specific interactions between the protein layer and cell membrane integrins induced viscoelastic changes in the polyelectrolyte shell, thereby providing quantitative data on platelet conformational changes upon their adhesion to protein-modified chip surface.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,455

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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