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Enregistrement W4224922062 · doi:10.1116/6.0001783

Immunospecific analysis of <i>in vitro</i> and <i>ex vivo</i> surface-immobilized protein complex

2022· article· en· W4224922062 sur OpenAlexaff
Kyla N. Sask, Bruce Thong, Negar Goodarzynejad, Leslie R. Berry, Anthony K.C. Chan

Notice bibliographique

RevueBiointerphases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityThrombosis and Atherosclerosis Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomaterialAntithromboticChemistryEx vivoImmunoassayAnalyteProtein adsorptionSurface modificationCovalent bondBiomedical engineeringNanotechnologyChromatographyAdsorptionIn vitroMaterials scienceBiochemistryAntibodyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomaterials used for blood contacting devices are inherently thrombogenic. Antithrombotic agents can be used as surface modifiers on biomaterials to reduce thrombus formation on the surface and to maintain device efficacy. For quality control and to assess the effectiveness of immobilization strategies, it is necessary to quantify the surface-immobilized antithrombotic agent directly. There are limited methods that allow direct quantification on device surfaces such as catheters. In this study, an enzyme immunoassay (EIA) has been developed to measure the density of a synthetic antithrombin-heparin (ATH) covalent complex immobilized on a catheter surface. The distribution of the immobilized ATH was further characterized by an immunohistochemical assay. This analyte-specific EIA is relatively simple and has high throughput, thus providing a tool for quantitative analysis of biomaterial surface modifications. These methods may be further modified to evaluate plasma proteins adsorbed and immobilized on various biomaterial surfaces of complex shapes, with a range of bioactive functionalities, as well as to assess conformational changes of proteins using specific antibodies.

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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