Surface nanocrystallization of stainless steel for reduced biofilm adherence
Notice bibliographique
Résumé
Stainless steel is one of the most common metallic biomedical materials. For medical applications, its resistance to the adherence of biofilms is of importance to the elimination or minimization of bacterial infections. In this study, we demonstrate the effectiveness of a process combining surface nanocrystallization and thermal oxidation (or a recovery heat treatment in air) for reducing the biofilm's adherence to stainless steel. During this treatment, a target surface was sandblasted and the resultant dislocation cells in the surface layer were turned into nanosized grains by a subsequent recovery treatment in air. This process generated a more protective oxide film that blocked the electron exchange or reduced the surface activity more effectively. As a result, the biofilm's adherence to the treated surface was markedly minimized. A synthetic peptide was utilized as a substitute of biofilms to evaluate the adhesion between a treated steel surface and biofilms using an atomic force microscope (AFM) through measuring the adhesive force between the target surface and a peptide-coated AFM tip. It was shown that the adhesive force decreased with a decrease in the grain size of the steel. The corresponding surface electron work function (EWF) of the steel was also measured, which showed a trend of variation in EWF with the grain size, consistent with corresponding changes in the adhesive force.
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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 ».