Enhancement of protein immobilization on polydimethylsiloxane using a synergistic combination of polydopamine and micropattern surface modification
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Understanding protein interactions at biointerfaces is critical for the improved design of biomaterials and medical devices. Polydimethylsiloxane (PDMS) is used for numerous device applications, and surface modifications can enhance protein immobilization and the response to cells. A multifunctional approach combining topographical and biochemical modifications was applied to PDMS by fabricating 10–20 µm scale patterns onto PDMS surfaces and by coating with polydopamine (PDA). The modifications were confirmed by surface characterization and bovine serum albumin (BSA), fibrinogen (Fg), and fetuin-A (Fet-A) were radiolabeled with 125I. The amounts of protein attached to the surface before and after elution with sodium dodecyl sulfate (SDS) were quantified from single and complex multi-protein solutions to determine protein stability and competitive binding. The PDA coatings were the most stable and capable of immobilizing the highest levels of all proteins. Furthermore, combinations of PDA coatings with the smallest micropatterns provided an additional improvement, enhancing the amount immobilized and the stability. The adsorption of BSA and Fg from plasma demonstrated competitive binding and possible orientation changes, respectively. It was determined that Fet-A, a less studied protein, adsorbed from plasma at low levels, but the adsorption from fetal bovine serum (FBS) was significantly greater, providing important quantification data from radiolabeling that is relevant to many cell culture studies. Overall, combining topography and PDA modification has a synergistic effect on improving protein immobilization. These findings provide new insight on the quantities of proteins bound to PDMS and PDA coatings with implications for cell interactions in various biotechnology and medical applications.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle