Lubricant-Infused Surfaces with Built-In Functional Biomolecules Exhibit Simultaneous Repellency and Tunable Cell Adhesion
Notice bibliographique
Résumé
Lubricant-infused omniphobic surfaces have exhibited outstanding effectiveness in inhibiting nonspecific adhesion and attenuating superimposed clot formation compared with other coated surfaces. However, such surfaces blindly thwart adhesion, which is troublesome for applications that rely on targeted adhesion. Here we introduce a new class of lubricant-infused surfaces that offer tunable bioactivity together with omniphobic properties by integrating biofunctional domains into the lubricant-infused layer. These novel surfaces promote targeted binding of desired species while simultaneously preventing nonspecific adhesion. To develop these surfaces, mixed self-assembled monolayers (SAMs) of aminosilanes and fluorosilanes were generated. Aminosilanes were utilized as coupling molecules for immobilizing capture ligands, and nonspecific adhesion of cells and proteins was prevented by infiltrating the fluorosilane molecules with a thin layer of a biocompatible fluorocarbon-based lubricant, thus generating biofunctional lubricant-infused surfaces. This method yields surfaces that (a) exhibit highly tunable binding of anti-CD34 and anti-CD144 antibodies and adhesion of endothelial cells, while repelling nonspecific adhesion of undesirable proteins and cells not only in buffer but also in human plasma or human whole blood, and (b) attenuate blood clot formation. Therefore, this straightforward and simple method creates biofunctional, nonsticky surfaces that can be used to optimize the performance of devices such as biomedical implants, extracorporeal circuits, and biosensors.
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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) | 0,000 | 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 ».