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Enregistrement W4390474217 · doi:10.1002/smll.202306207

Scale‐Dependent Rheology of Synovial Fluid Lubricating Macromolecules

2023· article· en· W4390474217 sur OpenAlexafffund
Leonardo Martin‐Alarcon, Aleksandra Govedarica, Randy H. Ewoldt, Steven L. Bryant, Gregory D. Jay, Tannin A. Schmidt, Milana Trifkovic

Notice bibliographique

RevueSmall · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthUniversity of Calgary
Mots-clésRheologySynovial fluidViscoelasticityRheometryMaterials scienceViscosupplementationHyaluronic acidMacromoleculeCartilageSynovial jointOsteoarthritisBiophysicsComposite materialArticular cartilageChemistryAnatomyMedicinePathologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synovial fluid (SF) is the complex biofluid that facilitates the exceptional lubrication of articular cartilage in joints. Its primary lubricating macromolecules, the linear polysaccharide hyaluronic acid (HA) and the mucin-like glycoprotein proteoglycan 4 (PRG4 or lubricin), interact synergistically to reduce boundary friction. However, the precise manner in which these molecules influence the rheological properties of SF remains unclear. This study aimed to elucidate this by employing confocal microscopy and multiscale rheometry to examine the microstructure and rheology of solutions containing recombinant human PRG4 (rhPRG4) and HA. Contrary to previous assumptions of an extensive HA-rhPRG4 network, it is discovered that rhPRG4 primarily forms stiff, gel-like aggregates. The properties of these aggregates, including their size and stiffness, are found to be influenced by the viscoelastic characteristics of the surrounding HA matrix. Consequently, the rheology of this system is not governed by a single length scale, but instead responds as a disordered, hierarchical network with solid-like rhPRG4 aggregates distributed throughout the continuous HA phase. These findings provide new insights into the biomechanical function of PRG4 in cartilage lubrication and may have implications in the development of HA-based therapies for joint diseases like osteoarthritis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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