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Enregistrement W2291078680 · doi:10.1021/acsami.5b11614

Fabrication of Semiordered Nanopatterned Diamond-like Carbon and Titania Films for Blood Contacting Applications

2016· article· en· W2291078680 sur OpenAlexaff
Deepika Nandakumar, Avi Bendavid, Philip Martin, Kenneth D. Harris, Andrew J. Ruys, Megan S. Lord

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiamond and Carbon-based Materials Research
Établissements canadiensNational Institute for Nanotechnology
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilUniversity of New South Wales
Mots-clésMaterials scienceFabricationNanotechnologyDiamondCarbon fibersDiamond-like carbonThin filmMetallurgyComposite materialComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomaterials with the ability to interface with, but not activate, blood components are essential for a multitude of medical devices. Diamond-like carbon (DLC) and titania (TiO2) have shown promise for these applications; however, both support platelet adhesion and activation. This study explored the fabrication of nanostructured DLC and TiO2 thin film coatings using a block copolymer deposition technique that produced semiordered nanopatterns with low surface roughness (5-8 nm Rrms). These surfaces supported fibrinogen and plasma protein adsorption that predominantly adsorbed between the nanofeatures and reduced the overall surface roughness. The conformation of the adsorbed fibrinogen was altered on the nanopatterned surfaces as compared with the planar surfaces to reveal higher levels of the platelet binding region. Planar DLC and TiO2 coatings supported less platelet adhesion than nanopatterned DLC and TiO2. However, platelets on the nanopatterned DLC coatings were less spread indicating a lower level of platelet activation on the nanostructured DLC coatings compared with the planar DLC coatings. These data indicated that nanostructured DLC coatings may find application in blood contacting medical devices in the 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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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