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Enregistrement W3172131525 · doi:10.26434/chemrxiv.14687556.v1

Atomic Force Microscopy Characterization of Biomaterials Modified with Poly(styrene Sulfonate)

2021· preprint· en· W3172131525 sur OpenAlexaff
Tuấn Ngọc Nguyễn, Vincent Humblot, Véronique Migonney, Raphaël Lévy

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesBpifrance
Mots-clésSurface modificationGraftingMaterials scienceContact angleCharacterization (materials science)Force spectroscopySulfonatePolymerAdhesionStyreneAtomic force microscopyNanotechnologyChemical engineeringPolymer chemistryComposite materialSodiumCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polycaprolactone and polyethylene terephthalate are widely used to elaborate biomaterials and medical devices in particular for long-term implant applications but tuning their surface properties remains challenging. We investigate surface functionalization by grafting poly(sodium 4-styrene sulfonate) with the aim of enhancing protein adhesion and cellular activity. Elucidating the topography and molecular level organization of the modified surfaces is important for understanding and predicting biological activity. In this work, we explore several grafting methods including thermal grafting, thermal grafting in the presence of Mohr's salt, and UV activation. We characterize the different surfaces obtained using atomic force microscopy, contact angle and X-ray photoelectron spectroscopy. The results reveal striking differences in the properties of the modified surfaces. This work demonstrates tuning of biomaterials surface by functionalization and the capability of atomic force microscopy to provide insights into the conformation and mechanical properties of the grafted polymers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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