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Enregistrement W1752549303 · doi:10.1039/c5nr03826j

Safety and efficacy of composite collagen–silver nanoparticle hydrogels as tissue engineering scaffolds

2015· article· en· W1752549303 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésSelf-healing hydrogelsTissue engineeringComposite numberMaterials scienceNanoparticleSilver nanoparticleBiomedical engineeringNanotechnologyComposite materialPolymer chemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing number of multidrug resistant bacteria has revitalized interest in seeking alternative sources for controlling bacterial infection. Silver nanoparticles (AgNPs), are amongst the most promising candidates due to their wide microbial spectrum of action. In this work, we report on the safety and efficacy of the incorporation of collagen coated AgNPs into collagen hydrogels for tissue engineering. The resulting hybrid materials at [AgNPs] < 0.4 μM retained the mechanical properties and biocompatibility for primary human skin fibroblasts and keratinocytes of collagen hydrogels; they also displayed remarkable anti-infective properties against S. aureus, S. epidermidis, E. coli and P. aeruginosa at considerably lower concentrations than silver nitrate. Further, subcutaneous implants of materials containing 0.2 μM AgNPs in mice showed a reduction in the levels of IL-6 and other inflammation markers (CCL24, sTNFR-2, and TIMP1). Finally, an analysis of silver contents in implanted mice showed that silver accumulation primarily occurred within the tissue surrounding the implant.

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.

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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,984

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,210 · 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