Human saphenous vein endothelial cell adhesion and expansion on micropatterned polytetrafluoroethylene
Notice bibliographique
Résumé
Intimal hyperplasia and thrombosis are responsible for the poor patency rates of small-diameter vascular grafts. These complications could be avoided by a rapid and strong adhesion of endothelial cells to the prosthetic surfaces, which typically consist of expanded polytetrafluoroethylene (PTFE) for small-diameter vessels. We have previously described two peptide micropatterning strategies that increase the endothelialization rates of PTFE. The micropatterns were generated either by inkjet printing 300 μm squares or by spraying 10.1 ± 0.1 μm diameter droplets of the CGRGDS cell adhesion peptide, while the remaining surface was functionalized using the CWQPPRARI cell migration peptide. We now directly compare these two micropatterning strategies and examine the effect of hydrodynamic stress on human saphenous vein endothelial cells grown on the patterned surfaces. No significant differences in cell adhesion were observed between the two micropatterning methods. When compared to unpatterned surfaces treated with a uniform mixture of the two peptides, the cell expansion was significantly higher on sprayed or printed surfaces after 9 days of static cell culture. In addition, after 6 h of exposure to hydrodynamic stress, the cell retention and cell cytoskeleton reorganization on the patterned surfaces was improved when compared to untreated or random treated surfaces. These results indicate that micropatterned surfaces lead to improved rates of PTFE endothelialization with higher resistance to hydrodynamic stress.
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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 ».