Cell Adhesion on a POEGMA-Modified Topographical Surface
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that adsorbed proteins play a major role in cell adhesion. However, it has also been reported that cells can adhere to a protein-resistant surface. In this work, the behavior of L02 and BEL-7402 cells on a protein-resistant, 3D topographical surface was investigated. The topographical gold nanoparticle layer (GNPL) surfaces were prepared by chemical gold plating, and the topography was described by roughness parameters acquired from a multiscale analysis. Both smooth Au and GNPL surfaces were modified with POEGMA polymer brushes using surface-initiated ATRP. The dry and hydrated thicknesses of POEGMA brushes on both smooth and rough surfaces were measured by AFM using a nanoindentation method. Protein adsorption experiments using (125)I radiolabeling revealed similarly low levels of protein adsorption on smooth and GNPL surfaces modified with POEGMA, thus allowing an investigation of the effects of topography on cell behavior under conditions of minimal protein adsorption. The roles of VN and FN adsorption in both L02 cells and BEL-7402 cells adhesion were investigated using cell culturing with and without a serum supplement. It was found that initial cell adhesion occurred via proteins adsorbed from the cell culture medium, whereas subsequent durable cell adhesion could be attributed to the topographical structure of the surface. Although cell spreading on protein-resistant surfaces was constrained because of the lack of adsorbed proteins, we found that cells adherent to topographical surfaces were more firmly attached and thus were more durable compared to those on smooth surfaces. In general, however, we conclude that topography is more important for cell adhesion on a protein-resistant surface.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».