Bioaffinity-based surface immobilization of antibodies to capture endothelial colony-forming cells
Notice bibliographique
Résumé
Maximizing the re-endothelialization of vascular implants such as prostheses or stents has the potential to significantly improve their long-term performance. Endothelial progenitor cell capture stents with surface-immobilized antibodies show significantly improved endothelialization in the clinic. However, most current antibody-based stent surface modification strategies rely on antibody adsorption or direct conjugation via amino or carboxyl groups which leads to poor control over antibody surface concentration and/or molecular orientation, and ultimately bioavailability for cell capture. Here, we assess the utility of a bioaffinity-based surface modification strategy to immobilize antibodies targeting endothelial cell surface antigens. A cysteine-tagged truncated protein G polypeptide containing three Fc-binding domains was conjugated onto aminated polystyrene substrates via a bi-functional linking arm, followed by antibody immobilization. Different IgG antibodies were successfully immobilized on the protein G-modified surfaces. Covalent grafting of the protein G polypeptide was more effective than surface adsorption in immobilizing antibodies at high density based on fluorophore-labeled secondary antibody detection, as well as endothelial colony-forming cell capture through anti-CD144 antibodies. This work presents a potential avenue for enhancing the performance of cell capture strategies by using covalent grafting of protein G polypeptides to immobilize IgG antibodies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».