Peptide-Mediated Selective Adhesion of Smooth Muscle and Endothelial Cells in Microfluidic Shear Flow
Notice bibliographique
Résumé
Microfluidic devices have recently emerged as effective tools for cell separation compared to traditional techniques. These devices offer the advantages of small sample volumes, low cost, and high purity. Adhesion-based separation of cells from heterogeneous suspensions can be achieved by taking advantage of specific ligand-receptor interactions. The peptide sequences Arg-Glu-Asp-Val (REDV) and Val-Ala-Pro-Gly (VAPG) are known to bind preferentially to endothelial cells (ECs) and smooth muscle cells (SMCs), respectively. This article examines the roles of REDV and VAPG and fluid shear stress in achieving selective capture of ECs and SMCs in microfluidic devices. The adhesion of ECs in REDV-coated devices and SMCs in VAPG-coated devices increases significantly compared to that of the nontargeted cells with decreasing shear stress. Furthermore, the adhesion of these cells is shown to be independent of whether these cells flow through the devices as suspensions of only one cell type or as a heterogeneous suspension containing ECs, SMCs, and fibroblasts. Whereas the overall adhesion of cells in the devices is determined mainly by shear stress, the selectivity of adhesion depends on the type of peptide and on the device surface as well as on the shear stress.
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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) | 0,000 | 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 ».