Comparative analysis of photocaged RGDS peptides for cell patterning
Notice bibliographique
Résumé
Photocaged RGDS is a cell nonadhesive tetrapeptide that can be activated with light to become cell-adhesive. Such molecules can find useful applications in controlling cell adhesion for biological study, drug development, and in forming dynamic, adhesion-controlled biomaterials. Herein, we prepared RGDS peptide photocaged either on the Arg-Gly backbone amide nitrogen atom (R[-]GDS) or Asp side chain carboxyl (RG[D]S). A critical comparison of the peptides' chemical and physiological properties relevant for biological applications was carried out. It was observed that RG[D]S was synthesized more readily via automated solid-phase synthesis, underwent uncaging with a rate constant 3-fold higher than R[-]GDS, and was more stable in aqueous solution. Automated docking studies were performed to examine the interactions of various caged RGDS peptides with cell surface integrin receptor to identify suitable locations for the photosensitive 2-nitrobenzyl (NB) group for biological applications. A competitive binding ELISA method compared the ability of various peptides to bind to α(V)β(3) cell integrin receptors and the data were found to be consistent with the modeling predictions. Finally, the application of our caged RGDS peptides in controlling cell adhesion to form cell patterns on a hydrogel material was presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».