Atomic force microscopy and Langmuir–Blodgett monolayer technique to assess contact lens deposits and human meibum extracts
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.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this exploratory study was to investigate the differences in meibomian gland secretions, contact lens (CL) lipid extracts, and CL surface topography between participants with and without meibomian gland dysfunction (MGD). METHODS: Meibum study: Meibum was collected from all participants and studied via Langmuir-Blodgett (LB) deposition with subsequent Atomic Force Microscopy (AFM) visualization and surface roughness analysis. CL Study: Participants with and without MGD wore both etafilcon A and balafilcon A CLs in two different phases. CL lipid deposits were extracted and analyzed using pressure-area isotherms with the LB trough and CL surface topographies and roughness values were visualized using AFM. RESULTS: Meibum study: Non-MGD participant meibum samples showed larger, circular aggregates with lower surface roughness, whereas meibum samples from participants with MGD showed more lipid aggregates, greater size variability and higher surface roughness. CL Study: Worn CLs from participants with MGD had a few large tear film deposits with lower surface roughness, whereas non-MGD participant-worn lenses had many small lens deposits with higher surface roughness. Balafilcon A pore depths were shallower in MGD participant worn lenses when compared to non-MGD participant lenses. Isotherms of CL lipid extracts from MGD and non-MGD participants showed a seamless rise in surface pressure as area decreased; however, extracts from the two different lens materials produced different isotherms. CONCLUSIONS: MGD and non-MGD participant-worn CL deposition were found to differ in type, amount, and pattern of lens deposits. Lipids from MGD participants deposited irregularly whereas lipids from non-MGD participants showed more uniformity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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