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Enregistrement W4393186867 · doi:10.1002/marc.202300638

Merging Modular Molecular Design with High Throughput Screening of Cell Adhesion on Antimicrobial Supramolecular Biomaterials

2024· article· en· W4393186867 sur OpenAlexaff
Moniek G. J. Schmitz, Jasper G. M. Aarts, Laurence Burroughs, Phanikrishna Sudarsanam, Tim J. M. Kuijpers, Martijn Riool, Leonie de Boer, Xuan Xue, Dragan Bošnački, Sebastian A. J. Zaat, Jan de Boer, Morgan R. Alexander, Patricia Y. W. Dankers

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Rapid Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofabrication and Lithography Techniques
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesDutch Polymer InstituteEuropean CommissionLeids Universitair Medisch CentrumNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekMinisterie van Onderwijs, Cultuur en WetenschapHORIZON EUROPE Widening Participation and Strengthening the European Research AreaUniversiteit Leiden
Mots-clésMoietySupramolecular chemistryAdhesionCell adhesionNanotechnologyAntimicrobialModular designChemistryMaterials scienceDNA microarrayCombinatorial chemistryMoleculeBiochemistryStereochemistryComputer scienceOrganic chemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A polymer microarray based on the supramolecular ureido-pyrimidinone (UPy) moiety is fabricated to screen antimicrobial materials for their ability to support cell adhesion. UPy-functionalized additives, either cell-adhesive, antimicrobial or control peptides, are used, and investigated in different combinations at different concentrations, resulting in a library of 194 spots. These are characterized on composition and morphology to evaluate the microarray fabrication. Normal human dermal fibroblasts are cultured on the microarrays and cell adhesion to the spots is systematically analyzed. Results demonstrate enhanced cell adhesion on spots with combinations including the antimicrobial peptides. This study clearly proves the power of the high throughput approach in combination with supramolecular molecules, to screen additive libraries for desired biological response.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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