On the potential for fibronectin/phosphorylcholine coatings on PTFE substrates to jointly modulate endothelial cell adhesion and hemocompatibility properties
Notice bibliographique
Résumé
The use of biomolecules as coatings on biomaterials is recognized to constitute a promising approach to modulate the biological response of the host. In this work, we propose a coating composed by 2 biomolecules susceptible to provide complementary properties for cardiovascular applications: fibronectin (FN) to enhance endothelialization, and phosphorylcholine (PRC) for its non thrombogenic properties. Polytetrafluoroethylene (PTFE) was selected as model substrate mainly because it is largely used in cardiovascular applications. Two approaches were investigated: 1) a sequential adsorption of the 2 biomolecules and 2) an adsorption of the protein followed by the grafting of phosphorylcholine via chemical activation. All coatings were characterized by immunofluorescence staining, X-Ray Photoelectron Spectroscopy and Scanning Electron Microscopy analyses. Assays with endothelial cells showed improvement on cell adhesion, spreading and metabolic activity on FN-PRC coatings compared with the uncoated PTFE. Platelets adhesion and activation were both reduced on the coated surfaces when compared with uncoated PTFE. Moreover, clotting time tests exhibited better hemocompatibility properties of the surfaces after a sequential adsorption of FN and PRC. In conclusion, FN-PRC coating improves cell adhesion and non-thrombogenic properties, thus revealing a certain potential for the development of this combined deposition strategy in cardiovascular applications.
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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 ».