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Enregistrement W2519133187 · doi:10.1021/acs.langmuir.6b02945

Model Lung Surfactant Films: Why Composition Matters

2016· article· en· W2519133187 sur OpenAlexafffund
Sahana L. Selladurai, Renaud Miclette Lamarche, Rolf Schmidt, Christine DeWolf

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceCanada Foundation for InnovationU.S. Department of Energy
Mots-clésPulmonary surfactantBrewster's angleMonolayerChemistryViscoelasticityRheologyCounterionChemical engineeringPhase (matter)MembraneThermodynamicsCrystallographyMaterials scienceOrganic chemistryComposite materialIonOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lung surfactant replacement therapies, Survanta and Infasurf, and two lipid-only systems both containing saturated and unsaturated phospholipids and one containing additional palmitic acid were used to study the impact of buffered saline on the surface activity, morphology, rheology, and structure of Langmuir monolayer model membranes. Isotherms and Brewster angle microscopy show that buffered saline subphases induce a film expansion, except when the cationic protein, SP-B, is present in sufficient quantities to already screen electrostatic repulsion, thus limiting the effect of changing pH and adding counterions. Grazing incidence X-ray diffraction results indicate an expansion not only of the liquid expanded phase but also an expansion of the lattice of the condensed phase. The film expansion corresponded in all cases with a significant reduction in the viscosity and elasticity of the films. The viscoelastic parameters are dominated by liquid expanded phase properties and do not appear to be dependent on the structure of the condensed phase domains in a phase separated film. The results highlight that the choice of subphase and film composition is important for meaningful interpretations of measurements using model systems.

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 enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,240 · 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'admission2
Résumé présentoui

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