Nonfouling biomaterials based on polyethylene oxide‐containing amphiphilic triblock copolymers as surface modifying additives: Protein adsorption on PEO‐copolymer/polyurethane blends
Notice bibliographique
Résumé
Surface modification of a segmented polyurethane was achieved by blending with novel PEO-containing amphiphilic triblock copolymers (PEO-polyurethane-PEO). Three copolymers having different PEO MW (550, 2000, 5000) were used as surface modification additives. The protein resistance of the blend surfaces was evaluated using radiolabeling methods. On the blends of copolymers with PEO blocks of MW 2000 and 5000, fibrinogen adsorption from physiologic buffer decreased with increasing copolymer content up to 20 wt%. On the blends with PEO blocks of MW 550, resistance to adsorption for a given copolymer content was much greater. For all three blend types at 20% copolymer content, reductions in adsorption compared to the unmodified PU matrix were greater than 95%. Reductions in adsorption were similar for the 20% blends and surfaces prepared by coating the copolymers directly on the matrix, suggesting that the 20% blend surfaces were completely covered by copolymer. At low copolymer content (< or =10 wt %), fibrinogen adsorption decreased with decreasing PEO block length. This was probably due to increasing surface coverage of the copolymers with decreasing block length. It is therefore concluded that surface density of PEO is more important than PEO MW for the protein resistance of these surfaces. Lysozyme, a much smaller protein, showed adsorption trends similar to fibrinogen. The adsorption of fibrinogen and lysozyme from binary solutions to blends of the copolymer with PEO blocks of 2000 MW was investigated to probe the effects of protein size on adsorption resistance. Fibrinogen and lysozyme showed similar fractional decreases in adsorption relative to the PU matrix independent of the surface density of PEO. However lysozyme was enriched in the surface relative to the solution, that is, it was adsorbed preferentially to fibrinogen.
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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 | 0,018 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».