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Enregistrement W2622512746 · doi:10.1016/j.jmbbm.2017.06.005

Mammalian fibroblast cells avoid residual stress zone caused by nanosecond laser pulses

2017· article· en· W2622512746 sur OpenAlexafffund
Candace Colpitts, Amin M. Ektesabi, Rachael A. Wyatt, Bryan D. Crawford, Amirkianoosh Kiani

Notice bibliographique

RevueJournal of the mechanical behavior of biomedical materials/Journal of mechanical behavior of biomedical materials · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Ontario Institute of TechnologyUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNew Brunswick Innovation Foundation
Mots-clésResidual stressMaterials scienceSiliconLaserAblationLaser ablationStress (linguistics)Groove (engineering)Composite materialOpticsOptoelectronicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the effects of laser irradiation on crystalline silicon and its application in biomaterials. We used an analytical model to predict the ablation depth and pit size resulting from laser exposure of silicon samples. The temperatures generated are predicted correlate with laser power, and to result in the formation of a residual stress zone bordering the ablated groove. Different crystal orientations found in the substrate confirm that there was crystal distortion, which consequently induces these residual stress zones. Mouse embryonic fibroblasts avoid the stress areas and accumulate outside of these zones. Higher laser power results in broader residual stress zone and a larger zone of cellular exclusion. We argue that residual stress resulting from high-energy laser ablation of silicon may be a promising avenue to explore as a method for patterning cell growth on these materials.

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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