Local delivery of antimicrobial peptides using self‐organized TiO<sub>2</sub> nanotube arrays for peri‐implant infections
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.
Notice bibliographique
Résumé
Peri-implant infections have been reported as one of the major complications that lead to the failure of orthopedic implants. An ideal solution to the peri-implant infection is to locally deliver antimicrobial agents through the implant surface. The rising problem of infections caused by multiple antibiotic-resistant bacteria makes traditional antibiotics less desirable for the prevention of peri-implant infections. One of the promising alternatives is the family of antimicrobial peptides (AMPs). In this study, we report the local delivery of AMPs through the nanotubular structure processed on titanium surface. Self-organized and vertically oriented TiO2 nanotubes, about 80 nm in diameter and 7 μm thick, were prepared by the anodization technique. HHC-36 (KRWWKWWRR), one of the most potent broad-spectrum AMPs, was loaded onto the TiO2 nanotubes via a simple vacuum-assisted physical adsorption method. Antimicrobial activity testing against Gram-positive bacterium, Staphylococcus aureus, demonstrated that this AMP-loaded nanotubular surface could effectively kill the bacteria (≈ 99.9% killing) and reduce the total bacterial number adhered to the surface after 4 h of culture. In vitro AMP elution from the nanotubes was investigated using liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS). The release profiles strongly depended on the crystallinity of the TiO2 nanotubes. Anatase TiO2 nanotubes released significantly higher amounts of AMP than amorphous nanotubes during the initial burst release stage. Both followed almost the same slow release profile from 4 h up to 7 days. Despite the differences in release kinetics, no significant difference was observed between these two groups in bactericidal efficiency.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle