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Peptide modified gold-coated polyurethanes as thrombin scavenging surfaces

2000· article· en· W2048701822 sur OpenAlexaff
Xaoling Sun, Heather Sheardown, Pentti Tengvall, John L. Brash

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrombinPeptideAdsorptionChemistrySubstrate (aquarium)Contact angleNuclear chemistryMaterials scienceBiophysicsBiochemistryOrganic chemistryPlatelet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thin layers of gold were deposited on polyurethane film and chemisorbed with three peptides having an N-terminal cysteine: Cys-Pro-Arg, Cys-(L)Phe-Pro-Arg, and Cys-(D)Phe-Pro-Arg. The ability of these surfaces to act as thrombin scavengers was evaluated. The peptides are related to the known thrombin inhibitor Phe-Pro-Arg chloromethyl ketone and were shown to have significant thrombin inhibitory activity in solution. Attachment of the peptides to gold was confirmed by water contact angle and X-ray photoelectron spectroscopy measurements. Thrombin adsorption from a buffer and plasma was investigated, and chromogenic substrate assays were carried out for thrombin activity on the surfaces and in the supernatant following adsorption. The data suggest that the peptide-modified surfaces are able to adsorb thrombin with high affinity from a buffer and that thrombin is taken up selectively from plasma. The Cys-(D)Phe-Pro-Arg modified surfaces showed particularly high affinity for thrombin. It was also found that the activity of thrombin adsorbed on the peptide surfaces was inhibited, and inhibition was greatest on the Cys-(D)Phe-Pro-Arg surface. We concluded that the peptide surfaces may have potential as antithrombogenic materials via their ability to scavenge and inhibit thrombin generated as a result of blood-material contact.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,324 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations35
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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