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Enregistrement W2326932500 · doi:10.1166/jbn.2013.1622

Effects of Electrospun Nanostructure versus Microstructure on Human Aortic Endothelial Cell Behavior

2013· article· en· W2326932500 sur OpenAlexaff
Afra Hadjizadeh, Abdellah Ajji, Benoît Liberelle, Grégory De Crescenzo

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Nanotechnology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceFiberComposite materialMorphology (biology)Polyethylene terephthalateScanning electron microscopeMicrostructureAdhesionElectrospinningMicrofiberBiomedical engineeringBiophysicsPolymerMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the effect of electrospun polyethylene terephthalate mats fiber diameter, orientation, and surface properties on the Human Aortic Endothelial Cell behavior. Mats with two different average fiber diameters (740 +/- 200 nm and 1.8 +/- 0.2 microm); orientations (low and high); NaOH-treated and untreated were prepared. NaOH treatment altered mats physical properties. AlamarBlue assay revealed that all four test mats supported cell adhesion and growth. Cell growth was observed to be faster for mat with large fiber diameter than for the small fiber diameter mat. Fluorescent staining and scanning electron microscopy showed that fiber diameter and orientation influenced cell morphology. Cells were randomly spread on the 740-nm diameter fibers whereas most of them were oriented along the fibers with 1.8 microm diameter. Mat with higher fiber alignment showed higher cell orientation. Cells penetrated into the mats having 1.8 +/- 0.2 microm fiber diameter but remained on the surface of the mat with 740 +/- 200 nm, as determined from histological analysis. These findings highly suggest that the two mats may be potential materials to construct a two layer vascular graft scaffold in which the mat with small diameter fibers forms the luminal surface and the mat with larger fiber diameter the abluminal surface.

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)0,000
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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