<sup>125</sup>I-Radiolabeling, Surface Plasmon Resonance, and Quartz Crystal Microbalance with Dissipation: Three Tools to Compare Protein Adsorption on Surfaces of Different Wettability
Notice bibliographique
Résumé
The extent of protein adsorption is an important consideration in the biocompatibility of biomaterials. Various experimental methods can be used to determine the quantity of protein adsorbed, but the results usually differ. In the present work, self-assembled monolayers (SAMs) were used to prepare a series of model gold surfaces varying systematically in water wettability, from hydrophilic to hydrophobic. Three commonly used methods, namely, surface plasmon resonance (SPR), quartz crystal microbalance with dissipation (QCM-D), and (125)I-radiolabeling, were employed to quantify fibrinogen (Fg) adsorption on these surfaces. This approach allows a direct comparison of the mass of Fg adsorbed using these three techniques. The results from all three methods showed that protein adsorption increases with increasing surface hydrophobicity. The increase in the mass of Fg adsorbed with increasing surface hydrophobicity in the SPR data was parallel to that from (125)I-radiolabeling, but the absolute values were different and there does not seem to be a "universally congruent" relationship between the two methods for surfaces with varying wettability. For QCM-D, the variation in protein adsorption with wettability was different from that for SPR and radiolabeling. On the more hydrophobic surfaces, QCM-D gave an adsorbed mass much higher than from the two other methods, possibly because QCM-D measures both the adsorbed Fg and its associated water. However, on the more hydrophilic surfaces, the adsorbed mass from QCM-D was slightly greater than that from SPR, and both were smaller than from (125)I-radiolabeling; this was true no matter whether the Sauerbrey equation or the Voigt model was used to convert QCM-D data to adsorbed mass.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».