Differential Behavior of Fibroblasts and Epithelial Cells on Structured Implant Abutment Materials: A Comparison of Materials and Surface Topographies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to compare the proliferation and attachment behavior of fibroblasts and epithelial cells on differently structured abutment materials. MATERIALS AND METHODS: Three different surface topographies were prepared on zirconia and titanium alloy specimens and defined as follows: machined (as delivered without further surface modification), smooth (polished), and rough (sandblasted). Energy-dispersive X-ray spectroscopy, topographical analysis, and water contact angle measurements were used to analyze the surface properties. Fibroblasts (HGF1) and epithelial cells (HNEpC) grown on the specimens were investigated 24 hours and 72 hours after seeding and counted using fluorescence imaging. To investigate adhesion, the abundance and arrangement of the focal adhesion protein vinculin were evaluated by immunocytochemistry. RESULTS: Similar surface topographies were created on both materials. Fibroblasts exhibited significant higher proliferation rates on comparable surface topographies of zirconia compared with the titanium alloy. The proliferation of fibroblasts and epithelial cells was optimal on different substrate/topography combinations. Cell spreading was generally higher on polished and machined surfaces than on sandblasted surfaces. Rough surfaces provided favorable properties in terms of cellular adhesion of fibroblasts but not of epithelial cells. CONCLUSIONS: Our data support complex soft tissue cell-substrate interactions: the fibroblast and epithelial cell response is influenced by both the material and surface topography.
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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) | 0,001 | 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 ».