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Enregistrement W4226210513 · doi:10.18103/mra.v10i3.2692

A preliminary comparison of two different polyacrylamide hydrogel fabrication methods demonstrate differences in stiffness measurements and adhesion abilities of osteosarcoma cells

2022· article· en· W4226210513 sur OpenAlexafffund
Anita K. Luu, Rachel Macdonald, Richard Parg, John Dutcher, Alicia Petit

Notice bibliographique

RevueMedical Research Archives · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOVC Pet TrustNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStiffnessSelf-healing hydrogelsMechanotransductionFabricationBiomedical engineeringMaterials sciencePolyacrylamideAdhesionNanotechnologyComposite materialModulusChemistryPolymer chemistryMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research was to compare two different polyacrylamide hydrogel fabrication methods described in the literature and assess their use in mechanotransduction studies in osteosarcoma. Both methods employ succinimide chemistry to functionalize the hydrogel surface for cell response studies, one in the form of NHS, while the other in the form of Sulfo-SANPAH. Six hydrogels of two different stiffness were created for each method and were evaluated on their receptiveness to cell seeding and Young’s moduli with atomic force microscopy. Both hydrogel fabrication methods lack reproducibility as significant differences were observed in stiffness measurements between six hydrogels at both 0.5 kPa and 50 kPa stiffnesses. Despite the Sulfo- SANPAH method of preparation being more receptive to cell seeding and generating the expected effects on known mechanotransducers, it appeared to have larger variabilities in stiffness measurements for both 0.5 kPa and 50 kPa prepared hydrogels. Researchers may employ the Sulfo-SANPAH method to study the impact of ECM of varying stiffness on osteosarcoma cell mechanotransduction, but should remain cautious when interpreting results as a function of the expected stiffness. Studies should be accompanied by measurements of Young's modulus whenever possible.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,324 · 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.

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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