Interfacial interactions of apolipoprotein AI and high density lipoprotein: Overlooked phenomena in blood‐material contact
Notice bibliographique
Résumé
Apolipoprotein AI (apo AI) is the major protein component of high density lipoprotein (HDL), and represents ∼1% of the total protein content of plasma. In previous work, apo AI was identified as a major component of the protein layers adsorbed from plasma to biomaterials having a wide range of surface properties. Notwithstanding such indications of the major contribution of lipoprotein interactions, these phenomena have been largely overlooked in the blood-contacting biomaterials area. In this communication, detailed quantitative data on the adsorption of apo AI to typical "biomedical" segmented polyurethane (PU) are reported. Using radiolabeled apo AI, adsorption levels from buffer and plasma were found to be ∼0.5 and ∼0.2 μg/cm(2), respectively. Albumin adsorption from plasma was comparable at about ∼0.17 μg/cm(2). Since, it is unknown how much of the adsorbed apo AI is associated with HDL versus how much is in the free state, the corresponding molar quantities cannot be determined with certainty. However, if it is assumed that all of the adsorbed apo AI is free, the molar quantities adsorbed from plasma were in the ratio apo AI:albumin = 2.77, compared with 0.00063 in plasma. Immunoblot data showed similar trends with respect both to the variation in adsorbed quantity with plasma concentration and to the relative adsorbed quantities of apo AI and albumin. These data show unequivocally the very strong surface activity of apo AI and suggest that a key future focus for blood compatibility research should be lipoprotein interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».