Regulation of hard α-keratin mechanics via control of intermediate filament hydration: matrix squeeze revisited
Notice bibliographique
Résumé
Mammalian hard α-keratins are fibre-reinforced biomaterials that consist of 10 nm intermediate filaments (IFs) embedded in an elastomeric protein matrix. Recent work suggests that the mechanical properties of IFs are highly sensitive to hydration, whereas hard α-keratins such as wool, hair and nail are relatively hydration insensitive. This raises the question of how mammalian keratins remain stiff in water. The matrix squeeze hypothesis states that the IFs in hard α-keratins are stiffened during an air-drying step during keratinization, and subsequently locked into a dehydrated state via the oxidation and cross-linking of the keratin matrix around them. The result is that even when hard α-keratins are immersed in water, their constituent IFs remain essentially 'dry' and therefore stiff. This hypothesis makes several predictions about the effects of matrix abundance and function on hard α-keratin mechanics and swelling behaviour. Specifically, it predicts that high matrix keratins in water will swell less, and have a higher tensile modulus, a higher yield stress and a lower dry-to-wet modulus ratio. It also predicts that disruption of the keratin matrix in water should lead to additional swelling, and a drop in modulus and yield stress. Our results are consistent with these predictions and suggest that the keratin matrix plays a critical role in governing the mechanical properties of mammalian keratins via control of IF hydration.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».