Bioactive Interlinked Extracellular Matrix–Like Silicon Nano-Network Fabricated by Femtosecond Laser Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Nanostructured silicon has proven to be a promising candidate in tissue engineering. However, recent research on fabrication of silicon scaffolds has been limited to expensive, complex, and time-consuming lithographic techniques that require the addition of caustic chemicals. Moreover, these techniques generate structures that do not truly mimic the extracellular matrix (ECM). Therefore, we introduce a novel, interlinked, silicon nano-network fabricated by MHz ultrafast laser synthesis. We demonstrate that ultrafast laser synthesis is simple, rapid, free of any chemical additions, and can be carried out under ambient conditions. Variation in laser parameters resulted in an alteration in the pore size and density of the silicon fibrous network. Microscopic analysis revealed a highly charged silicon network with elevated adhesion forces. In vitro bioactivity tests indicate the precipitation of bone-like apatite in just 3 days. Cell proliferation studies on the silicon nano-network present a 300% increase in comparison to its bulk counterpart. Scanning electron microscopy analysis shows healthy migration and attachment of cells on the silicon nano-network. This study points to a correlation between elevated cell proliferation and the ECM-like structure of the silicon nano-network. This ECM-like silicon nano-network suggests significant potential not only in tissue engineering and regeneration but also in other biomedical applications such as biosensor detection.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».