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Enregistrement W2428986597 · doi:10.1021/acs.langmuir.5b00812

Adlayer-Mediated Antibody Immobilization to Stainless Steel for Potential Application to Endothelial Progenitor Cell Capture

2015· article· en· W2428986597 sur OpenAlexafffund
Pasquale Benvenuto, Miguel A. D. Neves, Christophe Blaszykowski, Alexander D. Romaschin, Timothy Chung, Sa Rang Kim, Michael Thompson

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofabrication and Lithography Techniques
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTrichlorosilaneChemistryDerivatizationBiophysicsX-ray photoelectron spectroscopyContext (archaeology)Surface modificationFluorescence microscopeAntibodyLinkerIn vivoBioconjugationFluorescenceNanotechnologyCombinatorial chemistryChemical engineeringMaterials scienceChromatographyOrganic chemistryImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work describes the straightforward surface modification of 316L stainless steel with BTS, S-(11-trichlorosilylundecanyl)-benzenethiosulfonate, a thiol-reactive trichlorosilane cross-linker molecule designed to form intermediary coatings with subsequent biofunctionalization capability. The strategy is more specifically exemplified with the immobilization of intact antibodies and their Fab' fragments. Both surface derivatization steps are thoroughly characterized by means of X-ray photoelectron spectroscopy. The antigen binding capability of both types of biofunctionalized surfaces is subsequently assessed by fluorescence microscopy. It was determined that BTS adlayers achieve robust immobilization of both intact and fragmented antibodies, while preserving antigen binding activity. Another key finding was the observation that the Fab' fragment immobilization strategy would constitute a preferential option over that involving intact antibodies in the context of in vivo capture of endothelial progenitor cells in stent applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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