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Enregistrement W1776308969 · doi:10.1039/c5tb00645g

Development of a hybrid gelatin hydrogel platform for tissue engineering and protein delivery applications

2015· article· en· W1776308969 sur OpenAlexaff
Xiaodi Sun, Xin Zhao, Lili Zhao, Qing Li, Mathew D'Ortenzio, Brandon Nguyen, Xin Xu, Yong Wen

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Chemistry B · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGelatinSelf-healing hydrogelsTissue engineeringScaffoldDrug deliveryMaterials scienceNanotechnologyBiomedical engineeringChemistryEngineeringPolymer chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, to improve the cellular interaction and protein release of gelatin hydrogels, we reported the development of a new hybrid hydrogel platform as a promising tissue engineering scaffold and drug delivery carrier. The biodegradable, biocompatible hybrid hydrogel platform was fabricated from gelatin methacrylamide (Gel-MA) and arginine based unsaturated non-peptide polycations (Arg-UPEA) through UV photo-crosslinking, combining the favorable properties of gelatin and arginine. The hydrogels were systematically characterized based on their mechanical properties, swelling mechanics, interior morphology, and biodegradation capability. The in vitro biocompatibility study showed that the hybrid hydrogels show better performance than GelMA hydrogels, in terms of cell attachment and proliferation. Therapeutic proteins were loaded into the hydrogels and their release behavior was investigated. The loading and release profiles indicated that the new cationic gelatin hydrogels could significantly improve the protein loading capabilities, and release the proteins in vitro in a sustained manner. The structure-function study indicated that the material composition has a large effect on the properties of the hydrogels.

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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,438

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations38
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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