Biomedical applications of nanofibers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nanofiber technology is an exciting area attracting the attention of many researchers as a potential solution to the current challenges in the biomedical field such as burn and wound care, organ repair, and treatment for osteoporosis and various diseases. Nanofibers are attractive in this field for several reasons. First, surface area on nanofibers is much higher compared to bulk materials, which allows for enhanced adhesion of cells, proteins, and drugs. Second, nanofibers can be fabricated into sophisticated macro‐scale structures. The ability to fabricate nanofibers allows renewed efforts in developing hierarchical structures that mimic those in animals and human. On top of that, a wide range of polymers can be fabricated into nanofibers to suit different applications. Nanofibers are most commonly fabricated through electrospinning, which is a low cost method that allows control over fiber morphology and is capable of being scaled‐up for mass production. This review explored two popular areas of biomedical nanofiber development: tissue regeneration and drug delivery, and included discussions on the basic principles for how nanofibers promote tissue regeneration and drug delivery, the parameters that affect nanofiber performance and the recent progress in these areas. The recent work on biomedical nanofibers showed that the large surface area on nanofibers could be translated into enhanced cell activities, drug encapsulation, and drug release rate control. Furthermore, by optimizing the electrospinning process via adjusting the material choices and fiber orientation, for example, further enhancement in cell differentiation and drug release control could be achieved. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle