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Enregistrement W1973832601 · doi:10.1155/2013/962376

A Versatile Star PEG Grafting Method for the Generation of Nonfouling and Nonthrombogenic Surfaces

2012· article· en· W1973832601 sur OpenAlexafffund
P. Thalla, Angel Contreras‐García, Hicham Fadlallah, Jérémie Barrette, Grégory De Crescenzo, Yahye Merhi, Sophie Lerouge

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensMontreal Heart InstitutePolytechnique MontréalÉcole de Technologie SupérieureCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésQuartz crystal microbalancePEG ratioPolyethylene glycolContact angleGraftingMaterials scienceProtein adsorptionChemical engineeringPolymerizationAmine gas treatingPolymer chemistryAdsorptionChemistryPolymerOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polyethylene glycol (PEG) grafting has a great potential to create nonfouling and nonthrombogenic surfaces, but present techniques lack versatility and stability. The present work aimed to develop a versatile PEG grafting method applicable to most biomaterial surfaces, by taking advantage of novel primary amine-rich plasma-polymerized coatings. Star-shaped PEG covalent binding was studied using static contact angle, X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and quartz crystal microbalance with dissipation monitoring (QCM-D). Fluorescence and QCM-D both confirmed strong reduction of protein adsorption when compared to plasma-polymerized coatings and pristine poly(ethyleneterephthalate) (PET). Moreover, almost no platelet adhesion was observed after 15 min perfusion in whole blood. Altogether, our results suggest that primary amine-rich plasma-polymerized coatings offer a promising stable and versatile method for PEG grafting in order to create nonfouling and nonthrombogenic surfaces and micropatterns.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
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 Opus0,247
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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