The influence of molecular weight of chitosan on the physical and biological properties of collagen/chitosan scaffolds
Notice bibliographique
Résumé
Biopolymer blends between collagen and chitosan have the potential to produce cell scaffolds with biocompatible properties. However, the relationship between the molecular weight of chitosan and its effect on physical and biological properties of collagen/chitosan scaffolds has not been elucidated yet. Porous scaffolds were fabricated by freeze-drying the solution of collagen and chitosan, followed by cross-linking by dehydrothermal treatment. Various types of scaffolds were prepared using chitosan with various molecular weights and blending ratios. Fourier transform infrared spectroscopy proved that collagen and chitosan scaffolds at all blending ratios contained mainly electrostatic interactions at the molecular level. The compressive modulus decreased with increasing the concentration of chitosan. Equilibrium swelling ratios of approximately 6-8, determined in phosphate-buffered saline at physiological pH (7.4), were found in case of collagen-dominated scaffolds. The lysozyme biodegradation test demonstrated that the presence of chitosan, especially the high-molecular-weight species, could significantly prolong the biodegradation of collagen/chitosan scaffolds. In vitro culture of L929 mouse connective tissue fibroblast evidenced that low-molecular-weight chitosan was more effective to promote and accelerate cell proliferation, particularly for scaffolds containing 30 wt% chitosan. The results elucidated that the blends of collagen with low-molecular-weight chitosan have a high potential to be applied as new materials for skin-tissue engineering.
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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 | 0,001 |
| 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 ».