Unravelling the Programmed Inflammation and Tissue Repair by a Multipotential Antimicrobial K21 Silane
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To examine if a novel antimicrobial silane K21 can alter macrophage polarisation and affect fibroblast proliferation by deciphering the molecular pathways for programmed healing using a combined in vitro and in vivo (animal) burn model. MATERIALS AND METHODS: An injectable silane-based antimicrobial aimed to modulate macrophage polarisation was manufactured. Experimental analysis included colorimetric cell migration assays on gingival fibroblasts, macrophage phagocytosis characterisation, immunofluorescence staining, triacylglycerol accumulation within macrophages by LCMS, cellular metabolic/proliferation assays, macrophage exposure quantification with morphology assessment using FE-SEM, Raman spectral analysis, RNA isolation for relative gene expression and animal study model to morphometrically and microscopically analyse partial thickness burn wound healing under QAS/K21. RESULTS: M1 and M2 polarisation both appeared exaggerated under QAS/K21 treatment. The wounds treated with K21 had depicted accelerated healing as compared to control (P < .05) in dorsal skin of rabbits. Relative gene expression results demonstrate reduced cytokine and anti-inflammatory response under the influence of K21. While M1 expression, TG accumulation, and associated characterisations demonstrate the programmed inflammatory potential of K21. CONCLUSION: the antimicrobial and reparative efficacy of K21 silane aids in programmed inflammation for enhanced tissue healing and repair.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».