Engineering Biomaterials Surfaces Using Micropatterning
Notice bibliographique
Résumé
A new technique for micropatterning surfaces for cell growth support is described and characterized. This technique allows covering of large three-dimensional surfaces at low cost with controllable micropatterns. This method takes advantage of the random properties of aerosols and the principles of liquid atomization. Parameters of interest were the pressure of atomization air, the flow rate and volume of the atomised liquid, and the distance between the spray nozzle and the surface of the sample. The experimental setup permitted to obtain mean diameters of spots between 10 and 20 microns with a maximum surface coverage of 20%. In an initial step, polytetrafluoroethylene (PTFE) films were treated with ammonia plasma to insert amino groups on the surface. The ammonia plasma treated films were immersed in a solution containing sulfosuccinimidyl 4-(N-maleidomethyl)cyclohexane-1-carboxy-late (SSMCC) to permit the introduction of maleimido groups on the PTFE surface to subsequently conjugate peptides through a sulfhydryl containing N-terminal cystein residue. Plasma/S-SMCC pretreated surfaces were then sprayed with peptide sequences CGRGDS and CWQPPRARI. Our data showed that spots of CGRGDS peptides over a background of CWQPPRARI peptides were the most effective combination to enhance endothelialization.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».