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Enregistrement W1978762059 · doi:10.1002/jbm.b.31616

Acetaldehyde plasma polymer‐coated PET fibers for endothelial cell patterning: Chemical, topographical, and biological analysis

2010· article· en· W1978762059 sur OpenAlexaff
Afra Hadjizadeh

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part B Applied Biomaterials · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePolyethylene terephthalateSurface modificationPolymerAdhesionAdhesiveX-ray photoelectron spectroscopyAcetaldehydeChemical engineeringDextranNanotechnologyComposite materialChemistryChromatographyOrganic chemistryLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to produce fibrous biomaterials with cell adhesive and cell repulsive capabilities for biomedical applications. To this aim, the surface of 100-mum diameter polyethylene terephthalate fibers were functionalized with acetaldehyde plasma polymer deposition followed by carboxymethyl dextran grafting onto the aldehyde-coated surfaces via a polyethyleneimine interlayer. The performance of the surface modification steps were confirmed by surface chemical composition analysis using X-ray photoelectron spectroscopy, surface topography analysis by atomic force microscopy, and scanning electron microscopy. The acetaldehyde plasma polymer-coated and polyethyleneimine-grafted substrates promoted human umbilical vein endothelial cells attachment, spreading and actin filaments/focal adhesions formation. In contrast, carboxymethyl dextran-grafted substrates resisted cell adhesion. These observations demonstrate that the current surface-modified polymer fibers can be used in tissue engineering applications, such as cell patterning substrates or vascular prosthesis development.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,293 · 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.

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

Citations23
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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