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Enregistrement W2043862933 · doi:10.1021/la403498w

<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

2014· article· en· W2043862933 sur OpenAlex
Yafei Luan, Dan Li, Yanwei Wang, Xiaoli Liu, John L. Brash, Hong Chen

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuartz crystal microbalanceWettingAdsorptionSurface plasmon resonanceDissipationProtein adsorptionChemistryResonance (particle physics)Materials scienceChemical engineeringSurface plasmonContact angleAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyPlasmonPhysical chemistryNanoparticleOptoelectronicsChromatographyComposite materialAtomic physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,228 · 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