Investigation on Human Serum Protein Depositions Inside Polyvinylidene Fluoride-Based Dialysis Membrane Layers Using Synchrotron Radiation Micro-Computed Tomography (SR-μCT)
Notice bibliographique
Résumé
Hemodialysis (HD) membrane fouling with human serum proteins is a highly undesirable process that results in blood activations with further severe consequences for HD patients. Polyvinylidene fluoride (PVDF) membranes possess a great extent of protein adsorption due to hydrophobic interaction between the membrane surface and non-polar regions of proteins. In this study, a PVDF membrane was modified with a zwitterionic (ZW) polymeric structure based on a poly (maleic anhydride-alt-1-decene), 3-(dimethylamino)-1-propylamine derivative and 1,3-propanesultone. Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), scanning electron microscope (SEM), and zeta potential analyses were used to determine the membrane's characteristics. Membrane fouling with human serum proteins (human serum albumin (HSA), fibrinogen (FB), and transferrin (TRF)) was investigated with synchrotron radiation micro-computed tomography (SR-μCT), which allowed us to trace the protein location layer by layer inside the membrane. Both membranes (PVDF and modified PVDF) were detected to possess the preferred FB adsorption due to the Vroman effect, resulting in an increase in FB content in the adsorbed protein compared to FB content in the protein mixture solution. Moreover, FB was shown to only replace HSA, and no significant role of TRF in the Vroman effect was detected; i.e., TRF content was nearly the same both in the adsorbed protein layer and in the protein mixture solution. Surface modification of the PVDF membrane resulted in increased FB adsorption from both the protein mixture and the FB single solution, which is supposed to be due to the presence of an uncompensated negative charge that is located at the COOH group in the ZW polymer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».