Tuning cell adhesion on titanium with osteogenic rosette nanotubes
Notice bibliographique
Résumé
Self-assembled rosette nanotubes (RNTs), obtained from a twin G∧C base functionalized with lysine-arginine-serine-arginine [KRSR-(G∧C)(2)], were designed and investigated as bioactive coatings on titanium. These results were compared to RNTs derived from Lysine-G∧C (K-G∧C), Arg-Gly-Asp-G∧C (RGD-G∧C), and aminobutane-(G∧C)(2) [AB-(G∧C)(2)]. The results from this study revealed that these materials had excellent cytocompatibility properties as they enhanced osteoblast (bone forming cell) adhesion when coated on titanium. In particular, KRSR and RGD functionalized RNTs coated on titanium promoted the greatest osteoblast densities relative to untreated titanium. Furthermore, KRSR functionalized RNTs selectively improved osteoblast adhesion relative to fibroblast (soft-tissue forming cell) and endothelial (cells that line the vascular) cell adhesion. In contrast with these results, RNTs obtained from an unfunctionalized twin base [AB-(G∧C)(2)], RGD-G∧C co-assembled with K-G∧C and K-G∧C significantly enhanced endothelial cell attachment, which may find applications in the vascularization of newly formed bone tissue. In summary, these studies suggest that the surface of orthopedic implant materials (such as titanium) could be tailored to promote selective cell adhesion using biologically-inspired nanotubular structures functionalized with osteogenic compounds.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».