Surface characteristics and protein adsorption on combinatorial binary Ti‐M (Cr, Al, Ni) and Al‐M (Ta, Zr) library films
Notice bibliographique
Résumé
Systematic studies of protein adsorption onto metallic biomaterial surfaces are generally lacking. Here, combinatorial binary library films with compositional gradients of Ti(1-x)Cr(x), Ti(1-x)Al(x), Ti(1-x)Ni(x) and Al(1-x)Ta(x), (0 <x < 1) and Al(1-y)Zr(y) (0 < y <0.5) as well as corresponding pure metal films were sputtered onto clean Si surfaces. Bulk and surface chemistry, film microstructure, and surface roughness were subsequently correlated to fibrinogen or albumin adsorption measured using a high throughput wavelength dispersive spectroscopy technique. X-ray diffraction revealed these binary films to have crystalline phases present primarily at either extreme of the compositional library and an amorphous zone dominating along the gradient. These mirror-like films were generally found by atomic force microscopy to have a roughness of less than 8 nm, with any relative increases in roughness consistent with the development of crystalline phases. Surface chemistry by quantitative high-resolution X-ray photoelectron spectroscopy differed significantly from bulk film composition as measured by electron microprobe, with TiO(2) and Al(2)O(3) preferentially forming on the binary film surfaces. Correspondingly, protein adsorption onto these films closely correlated with their surface oxide fractions. Aluminum deposited as either a constant-composition film or as part of a binary library consistently adsorbed the least amount of albumin and fibrinogen, with alumina-enrichment of the surface oxide correlating with this adsorption. Overall, this combinatorial materials approach coupled with high-throughput surface analytical methods provides an efficient method of screening potential metallic biomaterials that may enable as well systematic studies of surface properties driving protein adsorption on these metal / metal oxide systems.
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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.
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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 ».