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Enregistrement W4405107063 · doi:10.1021/acsabm.4c01564

Effect of End-Tethered Methoxy-PEO Chain Density on Uremic Toxin Adsorption

2024· article· en· W4405107063 sur OpenAlexafffund
Ayda Ghahremanzadeh, Mehdi Ghaffari Sharaf, Marcello Tonelli, Larry D. Unsworth

Notice bibliographique

RevueACS Applied Bio Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésAdsorptionContact angleHippuric acidX-ray photoelectron spectroscopyChemistryEthylene oxideFoulingUremic toxinsProtein adsorptionChromatographyChemical engineeringMaterials scienceOrganic chemistryMembranePolymerBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2023, around 850 million people globally were affected by chronic kidney disease, which leads to the retention of uremic toxins and excess fluid in the blood. This study examines the adsorption of these toxins to poly(ethylene oxide) (PEO) films, known for their low-fouling properties. The gold surfaces were treated with 5 mM end-thiolated methoxy-terminated PEO ( m -PEO) and analyzed using dynamic contact angle measurements, X-ray photoelectron spectroscopy, and spectroscopic ellipsometry to confirm the PEO film’s presence and determine chain density. The adsorption of 25 different uremic toxins to m -PEO films was evaluated by using liquid chromatography–mass spectrometry (LC/MS), focusing on their binding affinity and adsorption dynamics. Results showed the effective modification of surfaces with m -PEO, with a notable change in contact angles and chain density (∼0.5 and 0.8 chains/nm 2 ). Interestingly, pyruvic acid showed significant adsorption, whereas other toxins, such as hippuric acid, creatinine, and xanthosine had minimal interactions with the film. This indicates that the adsorption of these toxins is not primarily concentration driven and is rather dependent on the chemical structure of each toxin. These findings provide important insights for designing low-fouling coatings for biomedical devices.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,275 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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