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Enregistrement W2999318389 · doi:10.3791/60317

A Macrophage Reporter Cell Assay to Examine Toll-Like Receptor-Mediated NF-kB/AP-1 Signaling on Adsorbed Protein Layers on Polymeric Surfaces

2020· article· en· W2999318389 sur OpenAlexafffund
Laura A. McKiel, Kimberly A. Woodhouse, Lindsay E. Fitzpatrick

Notice bibliographique

RevueJournal of Visualized Experiments · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiomaterialCell biologyProtein adsorptionMacrophageInnate immune systemForeign-body giant cellChemistryBiophysicsImmune systemMaterials scienceIn vitroReceptorBiologyBiochemistryAdsorptionImmunologyNanotechnologyMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The persistent inflammatory host response to an implanted biomaterial, known as the foreign body reaction, is a significant challenge in the development and implementation of biomedical devices and tissue engineering constructs. Macrophages, an innate immune cell, are key players in the foreign body reaction because they remain at the implant site for the lifetime of the device, and are commonly studied to gain an understanding of this detrimental host response. Many biomaterials researchers have shown that adsorbed protein layers on implanted materials influence macrophage behavior, and subsequently impact the host response. The methods in this paper describe an in vitro model using adsorbed protein layers containing cellular damage molecules on polymer biomaterial surfaces to assess macrophage responses. An NF-кB/AP-1 reporter macrophage cell line and the associated colorimetric alkaline phosphatase assay were used as a rapid method to indirectly examine NF-кB/AP-1 transcription factor activity in response to complex adsorbed protein layers containing blood proteins and damage-associated molecular patterns, as a model of the complex adsorbed protein layers formed on biomaterial surfaces in vivo.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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