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Enregistrement W4308774833 · doi:10.1002/adma.202208824

Bionic Engineered Protein Coating Boosting Anti‐Biofouling in Complex Biological Fluids

2022· article· en· W4308774833 sur OpenAlexafffund
Ziqian Zhao, Mingfei Pan, Chenyu Qiao, Li Xiang, Xiong Liu, Wenshuai Yang, Xing‐Zhen Chen, Hongbo Zeng

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsChina Scholarship CouncilCanada Foundation for Innovation
Mots-clésBiofoulingMaterials scienceBoosting (machine learning)CoatingNanotechnologyPolymer scienceChemical engineeringEngineeringChemistryComputer scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implantable medical devices have been widely applied in diagnostics, therapeutics, organ restoration, and other biomedical areas, but often suffer from dysfunction and infections due to irreversible biofouling. Inspired by the self-defensive "vine-thorn" structure of climbing thorny plants, a zwitterion-conjugated protein is engineered via grafting sulfobetaine methacrylate (SBMA) segments on native bovine serum albumin (BSA) protein molecules for surface coating and antifouling applications in complex biological fluids. Unlike traditional synthetic polymers of which the coating operation requires arduous surface pretreatments, the engineered protein BSA@PSBMA (PolySBMA conjugated BSA) can achieve facile and surface-independent coating on various substrates through a simple dipping/spraying method. Interfacial molecular force measurements and adsorption tests demonstrate that the substrate-foulant attraction is significantly suppressed due to strong interfacial hydration and steric repulsion of the bionic structure of BSA@PSBMA, enabling coating surfaces to exhibit superior resistance to biofouling for a broad spectrum of species including proteins, metabolites, cells, and biofluids under various biological conditions. This work provides an innovative paradigm of using native proteins to generate engineered proteins with extraordinary antifouling capability and desired surface properties for bioengineering applications.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

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)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,299
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

Citations102
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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