MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1996167093 · doi:10.1002/jbm.a.30058

Effects of titanium‐coated micromachined grooved substrata on orienting layers of osteoblast‐like cells and collagen fibers in culture

2004· article· en· W1996167093 sur OpenAlexaff
Alireza Khakbaznejad, Babak Chehroudi, D. M. Brunette

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part A · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeriodontal Regeneration and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSirius RedBiophysicsPerpendicularOsteoblastStainingComposite materialOpticsAnatomyBiologyGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteogenic cells from newborn rat calvariae were cultured on titanium surfaces on which cell orientation could be manipulated. Substrata included smooth surfaces and substrata with smooth regions (gaps) flanked by grooves of 47-microm pitch and 3-, 10-, or 30-microm depth. Orientation angles of the cells were measured over time using propidium-iodide staining and confocal laser scanning microscopy. In addition, collagen fibers were identified using picro-sirius staining and reflected light polarization microscopy. Grooves proved effective in orienting cells, but their orienting ability decreased above the ridge level. Cells on the smooth surface showed no preferred orientation. Cells in the gaps became oriented as a result of cell-cell interactions with the cells on the flanking grooves. Cells in grooves produced oriented collagen fibers, but in the gaps, fibers could be parallel, perpendicular, or diagonal to the grooves. Collagen fibers on the smooth surfaces formed arrays of parallel fibers in a crisscross pattern. In long-term cultures, bone-like nodules were formed, but mostly above the ridge level. These data demonstrate that grooved surfaces can influence cell orientation both in cell populations above the cells in contact with the grooves and in cell populations adjacent to the grooves.

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)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations28
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Biomedical Materials Research Part AMême sujetPeriodontal Regeneration and TreatmentsTravaux en français237 207