Extracellular Matrix Control of Collagen Mineralization In Vitro
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Collagen biomineralization is a complex process and the controlling factors at the molecular level are still not well understood. A particularly high level of spatial control over collagen mineralization is evident in the anchorage of teeth to the jawbone by the periodontal ligament. Here, unmineralized ligament collagen fibrils become mineralized at an extremely sharp mineralization front in the root of the tooth. A model of collagen biomineralization based on demineralized cryosections of mouse molars in the bone socket is presented. When exposed to metastable calcium and phosphate‐containing solutions, mineral re‐deposits selectively into the natively mineralized tissues with high fidelity, demonstrating that the extracellular matrix retains sufficient information to control the rate of mineralization at the tissue level. While solutions of simulated bodily fluid produce amorphous calcium phosphate within the tissue section, a more highly supersaturated solution stabilized with polyaspartic acid produces oriented, crystalline calcium phosphate with diffraction patterns consistent with hydroxyapatite. The model thus replicates both spatial control of mineral deposition, as well as the matrix‐mineral relationships of natively mineralized collagen fibrils, and can be used to elucidate roles of specific biomolecules in the highly controlled process of collagen biomineralization. This knowledge will be critical in the design of collagen‐based scaffolds for tissue engineering of hard‐soft tissue interfaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».