The biological response of poly(<scp>L</scp>‐lactide) films modified by different biomolecules: Role of the coating strategy
Notice bibliographique
Résumé
The interactions between the surface of synthetic scaffolds and cells play an important role in tissue engineering applications. To improve these interactions, two strategies are generally followed: surface coating with large proteins and surface grafting with small peptides. The proteins and peptides more often used and derived from the extracellular matrix, are fibronectin, laminin, and their active peptides, RGD and SIKVAV, respectively. The aim of this work was to compare the effects of coating and grafting of poly(L-lactide) (PLLA) films on MRC5 fibroblast cells. Grafting reactions were verified by X-ray photoelectron spectroscopy. Cell adhesion and proliferation on coated and grafted PLLA surfaces were measured by cell counting. Vinculin localization and distribution were performed on cell cultured on PLLA samples using a fluorescence microscopy technique. Finally, western blot was performed to compare signals of cell adhesion proteins, such as vinculin, Rac1, and RhoA, as well as cell proliferation, such as PCNA. These tests showed similar results for fibronectin and laminin coated PLLA, while RGD grafting is more effective compared with SIKVAV grafting. Considering the overall view of these results, although coating and grafting can both be regarded as effective methods for surface modification to enhance cell adhesion and proliferation on a biomaterial, RGD grafted PLLA show better cell adhesion and proliferation than coated PLLA, while SIKVAV grafted PLLA show similar adhesion but worse proliferation. These data verified different biological effects depending on the surface modification method used.
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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 ».