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Quantifying the adherence of fibroblasts to titanium and its enhancement by substrate-attached material

2000· article· en· W2050215332 sur OpenAlexaff
Kalal Derhami, Johan Wolfaardt, Ann Wennerberg, Paul G. Scott

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTitaniumFibronectinFibroblastExtracellular matrixSubstrate (aquarium)PolystyreneMaterials scienceBiophysicsCell cultureExtracellularCentrifugationTissue cultureMatrix (chemical analysis)Biomedical engineeringIn vitroChemistryComposite materialBiologyBiochemistryMedicinePolymerMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Normal human skin fibroblasts were cultured on tissue culture polystyrene and on commercially pure titanium. In addition, substrate-attached material that remained on the surfaces after detachment of fibroblasts with a chelating agent was examined. The force required to detach 50% of the fibroblasts from each substrate was assessed by centrifugation. The results showed a time-dependent decrease in the force required to detach fibroblasts from titanium not seen on tissue culture polystyrene. Nearly all cells detached from the titanium surfaces at 7.85 x 10(x3) dynes/cell after 3 or 5 days in culture, whereas few cells detached from tissue culture polystyrene. Cells freshly seeded onto titanium substrates that had been coated with substrate-attached material by prior culture of fibroblasts for 3 or 5 days showed an approximately sixfold increased adherence. The results of immunofluorescence staining for fibronectin and its receptor suggest that the nature of the interaction between this extracellular matrix ligand and the substrate may be important in determining cellular stiffness at the cell-extracellular matrix interface.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations22
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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