Enhancement of the capability of hydroxyapatite formation on Zr with anodic ZrO<sub>2</sub> nanotubular arrays via an effective dipping pretreatment
Notice bibliographique
Résumé
Hydroxyapatite (HA) depositions on metallic biomedical implants are widely applied to generate bioactive surfaces in simulated biological environments. Highly ordered anodic ZrO₂ nanotubes have attracted increasing interest for biomedical applications. However, previous reports showed that at least 14-28 days were required to obtain HA coating on ZrO₂ nanotubular arrays under biomimetic condition, thus capability to grow HA coating on ZrO ₂nanotubular at room temperature needs to be enhanced. In the present work, we demonstrate that ZrO₂ nanotubular arrays are suitable for an effective dipping treatment to induce more rapid HA coating. A series of ZrO₂ nanotubular arrays having different dimensions were fabricated in fluoride containing electrolyte. Then, we used a dipping treatment for biomimetic formation of an adhesive HA coating on the nanotubular arrays. The coatings formed rapidly using this procedure under biomimetic conditions and did not require a high-temperature annealing process. The as-formed ZrO₂ nanotubular arrays were treated using several dip-and-dry steps, through which the nanotubular arrays were filled and covered with calcium phosphate (CaP) nucleation sites. The specimens readily grew HA once immersed in the simulated biological fluid after 2 days immersion. The carbonated HA coating had several micron thickness after 8 days of immersion while only a thin layer of CaP were observed on annealed ZrO₂ nanotubes immersed in the same solution for the same duration. Tensile testing showed that bonding strength between HA coating and substrate was 21.6 ± 1.6 MPa. This treatment dramatically improves efficiency for promoting HA formation on anodic ZrO₂ nanotubes at room temperature.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».