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Enregistrement W1895742883 · doi:10.1002/jbm.a.34715

Bio‐inspired dicalcium phosphate anhydrate/poly(lactic acid) nanocomposite fibrous scaffolds for hard tissue regeneration: <i>In situ</i> synthesis and electrospinning

2013· article· en· W1895742883 sur OpenAlexaff
Taesik Chae, Heejae Yang, Frank Ko, Tom Troczynski

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part A · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceElectrospinningNanocompositeIn situRegeneration (biology)Lactic acidChemical engineeringTissue engineeringNanofiberBiocompatible materialComposite materialBiomedical engineeringPolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fundamental building blocks of hierarchically structured bone tissue are mineralized collagen fibrils with calcium phosphate nanocrystals that are biologically "engineered" through biomineralization. In this study, we demonstrate an original invention of dicalcium phosphate anhydrate (DCPA)/poly(lactic acid) (PLA) composite nanofibers, which mimics the mineralized collagen fibrils via biomimetic in situ synthesis and electrospinning for hard tissue regenerative medicines. The interaction of the Ca(2+) ions and the carbonyl groups in the PLA provides nucleation sites for DCPA during the in situ synthesis process. This resulted in the improved dispersion of DCPA nanocrystallites in the intrananoporous PLA nanofibers through electrospinning, compared to the severely agglomerated clusters of DCPA nanoparticles fabricated by conventional mechanical blending/electrospinning methods. The addition of poly(ethylene glycol), as a copolymer source, generated more stable and efficient electrospun jets and aided in the electrospinability of the PLA nanofibers incorporating the nanocrystallites. It is expected that the uniformly distributed DCPA nanocrystallites and its unique nanocomposite fibrous topography will enhance the biological performance and the structural stability of the scaffolds used for hard tissue reconstruction and regeneration.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,265 · 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.

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

Citations44
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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