Graphene and hydroxyapatite self-assemble into homogeneous, free standing nanocomposite hydrogels for bone tissue engineering
Notice bibliographique
Résumé
Graphene-nanoparticle (NP) composites have shown potential in applications ranging from batteries to, more recently, tissue engineering. Graphene and NPs should be integrated into uniform free-standing structures for best results. However, to date, this has been achieved only in few examples; in most cases, graphene/NP powders lacking three-dimensional (3D) structure were produced. Here we report a facile and universal method that can be used to synthesize such structures based on colloidal chemistry. We start from aqueous suspensions of both graphene oxide nanosheets and citrate-stabilized hydroxyapatite (HA) NPs. Hydrothermal treatment of the mixtures of both suspensions reduces graphene oxide to graphene, and entraps colloidal HA NPs into the 3D graphene network thanks to a self-assembled graphite-like shell formed around it. Dialysis through this shell causes uniform NP deposition onto the graphene walls. The resulting graphene-HA gels are highly porous, strong, electrically conductive and biocompatible, making them promising scaffolds for bone tissue engineering. This method can be applied to produce a variety of free-standing 3D graphene-based nanocomposites with unprecedented homogeneity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».