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Enregistrement W2113953028 · doi:10.1002/jbm.a.32244

Smooth muscle cell adhesion in surface‐modified three‐dimensional copolymer scaffolds prepared from co‐continuous blends

2008· article· en· W2113953028 sur OpenAlexaff
Hanna Bramfeldt, Pierre Sarazin, Patrick Vermette

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part A · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceTissue engineeringCopolymerScaffoldComposite materialChemical engineeringPolystyreneBiomedical engineeringPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, tissue-engineering scaffolds were fabricated from P(epsilon-CL-co-D,L-LA)-PEG-P(epsilon-CL-co-D,L-LA) copolymers using co-continuous blends with polystyrene as the porogen phase. By means of static annealing and following extraction of the porogen phase, pore sizes (channel widths) in the range of 15-350 microm were obtained. Smooth muscle cells were seeded in three-dimensional fibronectin-modified scaffolds of two different pore sizes. Considerably enhanced cell seeding efficiency was found for scaffolds with larger pore sizes, indicating the importance of this parameter to promote effective cell intrusion into bulk materials. Compressive moduli ranged from 2.3 +/- 0.3 to 67 +/- 15 MPa and decreased with increasing pore size. The reverse trend was found for scaffold permeability (kappa), which ranged from 8.5 x 10(-16) to 6.7 x 10(-11) m(2). This was comparable with permeabilities previously reported for scaffolds with higher pore sizes and void volumes, but more irregular pore morphologies. Taken together, the results obtained in this study motivate further investigation for possible future applications in 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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