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Enregistrement W2081373879 · doi:10.1021/la100859m

Surface Nanocrystallization for Bacterial Control

2010· article· en· W2081373879 sur OpenAlexaff
Bin Yu, Adam E. Lesiuk, Elisabeth M. Davis, Randall T. Irvin, Dongyang Li

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtomic force microscopyWork functionMaterials scienceBiofilmGrain sizeBacteriaPseudomonas aeruginosaAdhesiveElectron microscopePeptideNanotechnologyComposite materialMetallurgyChemistryChemical engineeringMetalBiochemistryOpticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stainless steel is commonly used in indwelling medical devices, food preparation, and heavy industry. Bacteria display reduced adherence to nanocrystallized stainless steel. In this article, we present quantitative information on the surface adhesive force, surface electron work function, and bacterial adherence to surfaces of nanocrystallized stainless steel with differing grain sizes. Surface nanocrystallization was achieved by sandblasting followed by recovery treatment. The adhesive force of bacterial binding to nanocrystallized surfaces was measured using an atomic force microscope with a synthetic-peptide-coated AFM tip designed to mimic the bacterial binding site of Pseudomonas aeruginosa, a common pathogen known to form biofilms. The electron work function of the steel surfaces was measured, and bacterial binding assays were performed using subinoculated P. aeruginosa cultures. It was demonstrated that for nanograined steel surfaces, the adhesive force, peptide adherence, surface electron activity, and bacterial binding all decreased with decreasing grain size.

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 seuil0,004

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations24
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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