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Enregistrement W2562578499 · doi:10.1016/j.nano.2016.12.008

Quantum dot interactions and flow effects in angiogenic zebrafish ( Danio rerio ) vessels and human endothelial cells

2016· article· en· W2562578499 sur OpenAlexafffund
Xiaoyu Jiang, Christopher D. Sarsons, Marta Gómez-Garcı́a, David T. Cramb, Kristina D. Rinker, Sarah J. Childs

Notice bibliographique

RevueNanomedicine Nanotechnology Biology and Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Calgary
Mots-clésIn vivoZebrafishBiophysicsQuantum dotChemistryEndotheliumIn vitroEndothelial stem cellNanotechnologyCell biologyMaterials scienceBiologyBiochemistryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanoparticle (NP) interactions with biological tissues are affected by the size, shape and surface chemistry of the NPs. Here we use in vivo (zebrafish) and in vitro (HUVEC) models to investigate association of quantum dots (QDs) with endothelial cells and the effect of fluid flow. After injection into the developing zebrafish, circulating QDs associate with endothelium and penetrate surrounding tissue parenchyma over time. Amino-functionalized QDs cluster, interact with cells, and clear more rapidly than carboxy-functionalized QDs in vivo, highlighting charge influences. QDs show stronger accumulation in slow-flowing, small caliber venous vessels than in fast-flowing high caliber arterial vessels. Parallel-plate flow experiments with HUVEC support these findings, showing reduced QD-EC association with increasing flow. In vivo, flow arrest after nanoparticle injection still results in venous accumulation at 18 h. Overall our results suggest that both QD charge and blood flow modulate particle-endothelial cell interactions.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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 GPT0,295
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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