Dynamics of Endothelial Cell Responses to Laminar Shear Stress on Surfaces Functionalized with Fibronectin-Derived Peptides
Notice bibliographique
Résumé
Surface endothelialization could improve the long-term performance of vascular grafts and stents. We previously demonstrated that aerosol-generated fibronectin-derived peptide micropatterns consisting of GRGDS spots over a WQPPRARI background increase endothelial cell yields in static cultures. We developed a novel fluorophore-tagged RGD peptide (RGD-TAMRA) to visualize cell–surface interactions in real-time. Here, we studied the dynamics of endothelial cell response to laminar flow on these peptide-functionalized surfaces. Endothelial cells were exposed to 22 dyn/cm 2 wall shear stress while acquiring time-lapse images. Cell surface coverage and cell alignment were quantified by undecimated wavelet transform multivariate image analysis. Similar to gelatin-coated surfaces, surfaces with uniform RGD-TAMRA distribution led to cell retention and rapid cell alignment (∼63% of the final cell alignment was reached within 1.5 h), contrary to the micropatterned surfaces. The RGD-TAMRA peptide is a promising candidate for endothelial cell retention under flow, and the spray-based micropatterned surfaces are more promising for static cultures.
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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) | 0,001 | 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 ».