Photoimmobilization of biomolecules within a 3-dimensional hydrogel matrix
Notice bibliographique
Résumé
It has been recognized that a three-dimensional cell invasive scaffold that provides both topographical and chemical cues is desirable in regenerative tissue engineering to encourage cell attachment, migration, regrowth and ultimately tissue repair. Carbohydrate hydrogels are attractive for such applications because they are generally biocompatible and able to match the mechanical properties of most soft tissues. Although carbohydrate hydrogels have been previously modified with cell adhesive peptides and proteins, complicated hydrogel matrix activation was required prior to biomolecule coupling and, perhaps more importantly, the overall immobilization yield was low at approximately 1%. In this study, we report the photo-immobilization of a model biomolecule, ovalbumin (OVA), to agarose gel. We describe two methods of modification where the photoactive moiety is coupled to either the protein (i.e. OVA) or the matrix (i.e. agarose) prior to immobilization. We found that the photo-immobilization yield depends on the location of the photoactive moiety. Using photoactive OVA, 1.8% of the OVA initially incorporated into the agarose gel is immobilized; using photoactive agarose, 9.3% of the OVA initially mixed with the agarose is immobilized. The latter is a significant improvement over previous yields and may be useful in attaining our goal of immobilizing a biomolecule gradient for guided tissue regeneration.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».