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Enregistrement W2000338330 · doi:10.1163/1568562053700183

Surface properties of PEO–silicone composites: reducing protein adsorption

2005· article· en· W2000338330 sur OpenAlexafffund
Hong Chen, Michael A. Brook, Yang Chen, Heather Sheardown

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomaterials Science Polymer Edition · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAdsorptionProtein adsorptionEthylene oxideBifunctionalContact angleMaterials sciencePolymer chemistryVulcanizationSiliconeChemical engineeringPolymerScanning electron microscopeOxideSilicone rubberChemistryNatural rubberOrganic chemistryComposite materialCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicone-based polymers with reduced protein adsorption were successfully prepared by incorporating mono- or bifunctional poly(ethylene oxide) (PEO) derivatives, respectively, into PDMS during rubber formation using classic room temperature vulcanization chemistry. Characterization of the films by water contact-angle measurements and XPS showed that the PEO was present on the film surface, with greater amounts of PEO at the interface modified with monofunctional PEO. Scanning electron microscopy showed the PEO domains segregated into regular zigzag patterns on the PEO-modified surfaces. Significant reductions in the adsorption of fibrinogen, albumin and lysozyme were observed on both PEO-modified surfaces, although the monofunctional PEO surfaces performed much better in this regard. The reductions in protein adsorption were comparable for all three proteins on both surfaces, suggesting that molecular mass of the protein is not a significant factor in determining the magnitude of protein deposition. Western blot studies showed that the adsorption of proteins from plasma to the monofunctional PEO-modified surfaces was also significantly reduced and surprisingly selective, with very few bands noted relative to the control surfaces and those modified with bifunctional PEO.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations82
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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