Cell adhesion molecule immobilized gold surfaces for enhanced neuron‐electrode interfaces
Notice bibliographique
Résumé
To provide a long-term solution for increasing the biocompatibility of neuroprosthetics, approaches to reduce the side effects of invasive neuro-implantable devices are still in need of improvement. Physical, chemical, and bioactive design aspects of the biomaterials are proven to be important for providing proper cell-to-cell, cell-to-material interactions. Particularly, modification of implant surfaces with bioactive cues, especially cell adhesion molecules (CAMs) that capitalize on native neural adhesion mechanisms, are promising candidates in favor of providing efficient interfaces. Within this concept, this study utilized specific CAMs, namely N-Cadherin (Neural cadherin, N-Cad) and neural cell adhesion molecule (NCAM), to enhance neuron-electrode contact by mimicking the cell-to-ECM interactions for improving the survival of cells and promoting neurite outgrowth. For this purpose, representative gold electrode surfaces were modified with N-Cadherin, NCAM, and the mixture (1:1) of these molecules. Modifications were characterized, and the effect of surface modification on both differentiated and undifferentiated neuroblastoma SH-SY5Y cell lines were compared. The findings demonstrated the successful modification of these molecules which subsequently exhibited biocompatible properties as evidenced by the cell viability results. In cell culture experiments, the CAMs displayed promising results in promoting neurite outgrowth compared to conventional poly-l-lysine coated surfaces, especially NCAM and N-Cad/NCAM modified surfaces clearly showed significant improvement. Overall, this optimized approach is expected to provide an insight into the action mechanisms of cells against the local environment and advance processes for the fabrication of alternative neural interfaces.
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 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 ».