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Enregistrement W2012486093 · doi:10.1142/s0217979208047936

EFFECTS OF CRYSTAL SIZE AND ORIENTATION OF SUBSTRATES ON CELL ADHESION: IMPLICATION FOR MEDICAL IMPLANTS

2008· article· en· W2012486093 sur OpenAlexafffund
Shahab Faghihi, Hojatollah Vali, Maryam Tabrizian

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Modern Physics B · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIndustry Canada
Mots-clésMaterials scienceTitaniumWettingCrystalliteSubstrate (aquarium)Cell adhesionNanotechnologyAdhesionChemical engineeringComposite materialCrystallographyMetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to investigate the effect of atomic structure of polycrystalline materials on cell-substrate interactions. Samples are prepared from rods and sheets of Ti -6 Al -4 V substrates with predominately two distinct crystallographic orientations as well as nano-structured and annealed titanium fabricated through high-pressure torsion and heat treatment processes. The degree of preosteoblast attachment and rate of growth, which are regulated through the activity and interaction of proteins present in the extracellular matrix, are notably increased on the nano-structured titanium and substrate having predominant [Formula: see text] orientation. The improved cell activity is attributed to the nano-structured feature of these substrates consisting of ultra-fine crystals (< 50 nm) and specific atomic order of [Formula: see text] substrate which provide higher degree of surface wettability. These findings demonstrate the advantages of nano-structured titanium over the conventional and coated titanium implants, as both mechanical properties and cellular response are improved. Furthermore, crystal orientation of the substrates can influence cell responses and, therefore, substrate engineering can be used to improve and control cell-substrate interactions.

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)0,000
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations12
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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