Bioactive Rosette Nanotube–Hydroxyapatite Nanocomposites Improve Osteoblast Functions
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
Inspired from biological systems, small synthetic organic molecules expressing the hydrogen bonding arrays of the DNA bases guanine and cytosine were prepared, and their self-assembly into rosette nanotubes (RNTs) was investigated. Due to their unique biological, physicochemical, and mechanical properties, RNTs could serve as the next generation of injectable orthopedic materials. In this study, a self-assembling module (termed twin base linkers or TBL) was synthesized, and the corresponding RNTs were used as bioactive components in composites of poly (2-hydroxyethyl methacrylate) (pHEMA) and hydroxyapatite (HA) nanoparticles (termed TBL/HA/pHEMA). The properties of these composites were characterized for solidification time, surface morphology, mechanical properties, and cytocompatibility. The experimental conditions were optimized to achieve solidification within 2-40 min, offering a range of properties for orthopedic applications. Composites with 20 wt% HA nanoparticles had a compressive strength (37.1 MPa) and an ultimate tensile stress (14.7 MPa) similar to that of a natural vertebral disc (5-30 MPa). Specifically, the TBL (0.01 mg/mL)/HA(20 wt%)/pHEMA composites improved long-term functions of osteoblasts (or bone-forming cells) in terms of collagen synthesis, alkaline phosphatase activity, and calcium deposition. Moreover, this composite inhibited fibroblast adhesion, thus decreasing the potential for undesirable fibrous tissue formation. In summary, this in vitro study provided evidence that TBL/HA/pHEMA composites are promising injectable orthopedic implant materials that warrant further mechanistic and in vivo studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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