Self-Assembled Rosette Nanotube/Hydrogel Composites for Cartilage Tissue Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Recently, hydrogels (alginate, agarose, polyethylene glycol, etc.) have been investigated as promising cartilage-healing materials. To further improve cell-material interactions or mechanical properties of such hydrogel scaffolds, many materials (such as ceramics or carbon nanotubes) have been added to produce composites with tailored properties. In this study, rosette nanotubes (RNTs, self-assembled nanotubes built from DNA base pairs), hydrogels, and cells (specifically, fibroblast-like type-B synoviocytes [SFB cells] and chondrocytes) were combined via a novel electrospinning technique to generate three-dimensional implantable scaffolds for cartilage repair. Importantly, results of this study showed that electrospun RNT/hydrogel composites improved both SFB cell and chondrocyte functions. RNT/hydrogel composites promoted SFB cell chondrogenic differentiation in 2 week culture experiments. Further, studies demonstrated that RNTs enhanced hydrogel adhesive strength to severed collagen. Results of this study thus provided a nanostructured scaffold that enhanced SFB cell adhesion, viability, and chondrogenic differentiation compared to nanosmooth hydrogels without RNTs. This study provided an alternative cartilage regenerative material derived from RNTs that could be directly electrospun into cartilage defects (with SFB cells and/or chondrocytes) to bond to severed collagen and promote cell adhesion, viability, and subsequent functions.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».