Lubricant‐Infused PET Grafts with Built‐In Biofunctional Nanoprobes Attenuate Thrombin Generation and Promote Targeted Binding of Cells
Notice bibliographique
Résumé
New surface coatings that enhance hemocompatibility and biofunctionality of synthetic vascular grafts such as expanded poly(tetrafluoroethylene) (ePTFE) and poly(ethylene terephthalate) (PET) are urgently needed. Lubricant-infused surfaces prevent nontargeted adhesion and enhance the biocompatibility of blood-contacting surfaces. However, limited success has been made in incorporating biofunctionality onto these surfaces and generating biofunctional lubricant-infused coatings that both prevent nonspecific adhesion and enhance targeted binding of biomolecules remains a challenge. Here, a new generation of fluorosilanized lubricant-infused PET surfaces with built-in biofunctional nanoprobes is reported. These surfaces are synthesized by starting with a self-assembled monolayer of fluorosilane that is partially etched using plasma modification technique, thereby creating a hydroxyl-terminated fluorosilanized PET surface. Simultaneously, silanized nanoprobes are produced by amino-silanizing anti-CD34 antibody in solution and directly coupling the anti-CD34-aminosilane nanoprobes onto the hydroxyl terminated, fluorosilanized PET surface. The PET surfaces are then lubricated, creating fluorosilanized biofunctional lubricant-infused PET substrates. Compared with unmodified PET surfaces, the designed biofunctional lubricant-infused PET surfaces significantly attenuate thrombin generation and blood clot formation and promote targeted binding of endothelial cells from human whole blood.
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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 ».