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Enregistrement W2036729441 · doi:10.4028/www.scientific.net/amr.409.777

Micropatterning Polymer Materials to Improve Endothelialization

2011· article· en· W2036729441 sur OpenAlexaff
Marie Claude Boivin, Pascale Chevallier, Stéphane Turgeon, Jean Lagueux, Gaétan Laroche

Notice bibliographique

RevueAdvanced materials research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensUniversité LavalHôpital Saint-François d'Assise
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicropatterningBiocompatibilityMaterials scienceBiomedical engineeringSurface modificationAdhesionPolymerContext (archaeology)BiomaterialNanotechnologyChemistryComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several studies have shown that 65 % of expanded poly (tetrafluoroethylene) (ePTFE) vascular prostheses had to be explanted within 10 years of implantation in humans. The reasons for these explantations relied on thrombosis formation and poor hemocompatibility of synthetic polymers. It has been shown that surface modification of ePTFE arterial prostheses could enable their endothelialization therefore improving their biocompatibility and hemocompatibility. Indeed, endothelial cells naturally cover the biological blood vessel wall and consequently, an endothelial layer constitutes the best achievable hemocompatible surface. In this context, our strategy consisted in micropatterning cell adhesion (RGD) and proliferation (WQPPRARI) peptides on the surface of plasma-functionalized PTFE, therefore enabling covalent conjugation of the peptides. Basically, the technology consisted in spraying a solution of the adhesion peptide, therefore leading to 10 µm-diameter RGD spots semi-randomly distributed over the sample and covering 20 % of the whole polymer surface. In a second step, proliferation peptide was applied to the remaining surface by soaking, therefore covering the unreacted surface. The 20 % coverage was obtained by using an x-y table, programmed to move from side to side of the surface on x value, with an increment on y value that has been calibrated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,007

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,293 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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