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Enregistrement W2113018052 · doi:10.5539/ijc.v6n2p1

In vitro and in vivo Evaluation of Hemocompatibility of Silk Fibroin Based Artificial Vascular Grafts

2014· article· en· W2113018052 sur OpenAlexvenueno aff
Derya Aytemiz, Yu Suzuki, Tomoko Shindo, Toshiki Saotome, Ryou Tanaka, Tetsuo Asakura

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilk-based biomaterials and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTokyo University of Agriculture and TechnologyTokyo University of AgricultureMinistry of Agriculture, Forestry and Fisheries
Mots-clésFibroinThrombogenicityIn vivoChemistryBiocompatibilityFibrinPlateletBiomedical engineeringIn vitroIntimal hyperplasiaVascular graftPlatelet activationPlatelet adhesivenessImmunologySILKMaterials scienceMedicineInternal medicineBiochemistryPlatelet aggregation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Artificial vascular grafts with low thrombogenicity are generally required to avoid blood platelet adhesion and to minimize intimal hyperplasia, thus retaining vascular patency. In this study, we aimed to determine the acute and subacute hemocompatibility of silk fibroin (SF) grafts by in vitro and in vivo evaluation. Blood contact reaction with SF grafts was examined by thrombin-anti-thrombin III complex (TAT) formation, platelet activation level by beta-thromboglobulin (beta-TG), complement system response (C3a and SC5b-9), platelet and fibrin deposition and compared with commercially available polyethylene terephthalate (PET) artificial grafts in vitro. The biocompatibility and coagulation-inducing effect of coating materials were evaluated by in vivo implantation in rats. Two weeks after implantation, SF grafts showed low subacute coagulation. All blood parameters evaluated for animals implanted with SF-coated grafts showed almost the same values as those for sham-operated animals. Our results support the suggestion that SF will be a suitable material for vascular regeneration in future.

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)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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