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Collagen-Silk Fibroin Fibers: A Promising Scaffold for Vascular Tissue Engineering

2012· article· en· W2082559517 sur OpenAlexafffund
Estelle Paternotte, Mariana Agostini de Moraes, Marisa Masumi Beppu, Diego Mantovani

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilk-based biomaterials and applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesForeign Affairs and International Trade CanadaCentre Hospitalier Universitaire de Québec
Mots-clésFibroinBiocompatibilityScaffoldMaterials scienceTissue engineeringBiomedical engineeringSILKVascular smooth muscleSmooth muscleComposite materialMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small caliber vascular replacement (<4 mm) still remains a challenge for medical and research teams, as no available vascular substitutes (VS) are suitable for small diameter bypass. Vascular engineering proposes new models of small diameter VS but rare are those that meet the biocompatibility and mechanical criteria. In this study, we developed a new scaffold made by the combination of two natural biomacromolecules: collagen and silk fibroin. The scaffold was further cellularised with porcine smooth muscle cells. First, the behavior of cells in the collagen-fibroin constructs was verified in order to evaluate the biocompatibility of the scaffold with the cells. Then, gel mass loss and cellular attachment, morphology, spreading and viability were analysed. The results showed an excellent interaction and biocompatibility between collagen, silk fibroin fibers and cells. Thus, the collagen-fibroin construct appears to be a very attractive material for vascular tissue engineering.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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