Endothelial nanoparticle binding kinetics are matrix and size dependent
Notice bibliographique
Résumé
Nanoparticles are increasingly important in medical research for application to areas such as drug delivery and imaging. Understanding the interactions of nanoparticles with cells in physiologically relevant environments is vital for their acceptance, and cell-particle interactions likely vary based on the design of the particle including its size, shape, and surface chemistry. For this reason, the kinetic interactions of fluorescent nanoparticles of sizes 20, 100, 200, and 500 nm with human umbilical vein endothelial cells (HUVEC) were determined by (1) measuring nanoparticles per cell at 37 and 4°C (to inhibit endocytosis) and (2) modeling experimental particle uptake data with equations describing particle attachment, detachment, and internalization. Additionally, the influence of cell substrate compliance on nanoparticle attachment and uptake was investigated. Results show that the number of binding sites per cell decreased with increasing nanoparticle size, while the attachment coefficient increased. By comparing HUVEC grown on either a thin coating of collagen or on top of three-dimensional collagen hydrogel, nanoparticle attachment and internalization were shown to be influenced significantly by the substrate on which the cells are cultured. This study concludes that both particle size and cell culture substrate compliance appreciably influence the binding of nanoparticles; important factors in translating in vitro studies of nanoparticle interactions to in vivo studies focused on therapeutic or diagnostic 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».