Glycopolymer Brushes Presenting Sugars in Their Natural Form: Synthesis and Applications
Notice bibliographique
Résumé
Glycopolymer brushes attached with mannose, galactose, and glucose residues in the pyranose form are synthesized and characterized on planar substrates (Si wafer, gold chip) and polystyrene nanoparticles. These biomimicking glycopolymer brush coated surfaces are studied using various techniques in an effort to develop novel antithrombotic surface coatings, efficient carbohydrate arrays to study protein-carbohydrate recognition and surfaces that can control the immune response. Our results show that the presentation and type of carbohydrates on the brushes are critical to achieve optimal interaction with proteins and blood for the applications described. The nonspecific protein binding on glycopolymer brush depends on the type of sugar residues as well as the graft density of polymer chains. The composition and graft density of the brush are the important parameters to achieve multivalent binding of lectins (specific binding), and these properties can be easily optimized using the chemistry described. The immune response to glycopolymer brushes depends on the sugar residues and the graft density. We have also identified a molecular switch to control innate immune response and found that the graft density and conformation of the chains have profound effect on complement activation on surfaces. Low graft density brushes dampened the activation of complement, whereas intermediate and high graft density brushes activate the innate immune system. Our data show that glycopolymer brushes can be tailored to suite various biomedical applications and have immense potential.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».