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Enregistrement W2972472006 · doi:10.1039/c9lc00352e

Emulating endothelial dysfunction by implementing an early atherosclerotic microenvironment within a microfluidic chip

2019· article· en· W2972472006 sur OpenAlexaff
Yujin Shin, Seongjin Lim, Jin-Won Kim, Jessie S. Jeon, Hongki Yoo, Bomi Gweon

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of Korea
Mots-clésMicrofluidicsMicrofluidic chipChipBiomedical engineeringNanotechnologyLab-on-a-chipOrgan-on-a-chipEndothelial dysfunctionMaterials scienceEngineeringMedicineInternal medicineElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies on endothelial dysfunction in relation to vascular diseases including atherosclerosis have highlighted the key contribution of the microenvironment of endothelial cells (ECs). By mimicking the microenvironment of early atherosclerotic lesions, here, we replicate the pathophysiological phenotype and function of ECs within microchannels. Considering the elevated deposition of fibronectin (FN) in early atherosclerotic plaques and the close correlation between the vascular stiffness and the progression of atherosclerosis, we utilized FN coated hydrogels with increased stiffness for endothelial substrates within the microchannels. As a result, we demonstrated that endothelial integrity on FN coated microchannels is likely to be undermined exhibiting a random orientation in response to the applied fluid flow, notable disruption of vascular endothelial cadherins (VE-cadherins), and higher endothelial permeability as opposed to that on microchannels coated with collagen (CL), the atheroresistant vascular model.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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