Revealing Layer‐Specific Ultrastructure and Nanomechanics of Fibrillar Collagen in Human Aorta via Atomic Force Microscopy Testing: Implications on Tissue Mechanics at Macroscopic Scale
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Soft biological tissues are natural biomaterials with structures that have evolved to perform physiological functions, for example, conferring elasticity while preserving the mechanical integrity of arteries. Furthermore, the mechanical properties of the tissue extracellular matrix (ECM) significantly affect cell behavior and organ function. ECM mechanical properties are strongly affected by collagen ultrastructure, and perturbations in collagen networks can cause tissue mechanical failure. It is thus crucial to understand the ultrastructural mechanical properties of soft tissues. Herein, the ultrastructural and nanomechanical properties of arterial tissues are reported. Specifically, maps of aorta tissue stiffness in its three constitutive layers, namely tunica intima, media, and adventitia, are reported. Atomic force microscopy (AFM) with large and ultrasharp tips is used to explore tissue stiffness at two scales. Quasistatic tensile tests are further conducted to understand a potential correspondence between small‐scale mechanical properties obtained via AFM indentation and macroscopic behavior of the tissue at low and large strains. Furthermore, gradients in stiffness across the various layers as well as deformation rate effects are investigated. It is envisioned that the established methodology serves as a tool to investigate the effect of ECM remodeling associated with vascular diseases such as aneurysms and arterial stiffening linked to hypertension.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle