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Enregistrement W2532463937 · doi:10.1038/srep35425

Functionalized Stress Component onto Bio-template as a Pathway of Cytocompatibility

2016· article· en· W2532463937 sur OpenAlexafffund
Meysam Keshavarz, Bo Tan, Krishnan Venkatakrishnan

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHeLaSiliconMaterials scienceRecrystallization (geology)Stress (linguistics)Residual stressSurface stressCellNanotechnologyBiophysicsChemistryOptoelectronicsComposite materialBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This in-vitro study introduces residual stress as a third dimension of cell stimulus to modulate the interaction between cells and bio-template, without the addition of either chemical or physical stimuli onto the bio-template surface. Ultrashort Pulsed Laser (USPL) irradiation of silicon-based bio-template causes recrystallization of silicon, which mismatches the original crystal orientation of the virgin silicon. Consequently, subsurface Induced Residual Stress (IRS) is generated. The IRS components demonstrated a strong cytocompatibility, whereas the peripheral of IRS, which is the interface between the IRS component and the virgin silicon surface, a significant directional cell alignment was observed. Fibroblast cells shown to be more sensitive to the stress component than Hela cancer cells. It revealed that cytocompatibility in terms of cell migration and directional cell alignment is directly proportional to the level of the IRS component. Higher stress level results in more cell alignment and border migration width. There is a stress threshold below which the stress component completely loses the functionality. These results pointed to a functionalized bio-template with tunable cytocompatibility. This study may lead to a new tool for the designing and engineering of bio-template.

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 enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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