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Enregistrement W2080171708 · doi:10.4028/www.scientific.net/amr.47-50.1311

Surfaces Modified by Amphiphilic Copolymer: Preparation and Application

2008· article· en· W2080171708 sur OpenAlexaff
Xiao Nong Chen, Zai Qian Qi, Ya Qin Huang, Robert Pelton, Raja Ghosh

Notice bibliographique

RevueAdvanced materials research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopolymerAmphiphileProtein adsorptionMaterials scienceAdsorptionMembraneSurface modificationChemical engineeringAdhesionRaftPolymer chemistryCoatingMacromonomerAqueous solutionPolymerizationPolymerChemistryOrganic chemistryNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

N-isopropylacrylamide (NIPAM)-ethylene oxide (EO) copolymer was grafted on filter paper surface to obtain paper-based adsorptive membrane. Protein adsorption on and release from the membrane was evaluated under various conditions using humanized monoclonal antibody as model protein. The results obtained indicated that amphiphilic copolymer modified filter paper could be used as a novel chromatographic membrane for protein separation/purification. Comb-block copolymers of NIPAM with N-vinylpyrrolidone (VP) were prepared through RAFT polymerization and macromonomer techniques. Surface modification of substrates, such as plastics and glass, was carried out by treatment of the substrates in aqueous solution of the amphiphilic comb-block copolymer (adsorptive coating, pre-adsorption). It was found that the adsorbed copolymer layer was stable in aqueous environment even when shear stress was applied. Protein adhesion on the material surfaces before and after the modification was investigated using lysozyme as model protein. The results obtained showed that the adsorptive coating layer on the material surfaces significantly reduced non-specific protein adhesion.

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 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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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