Surface Analysis of Titanium Biological Modification with Glow Discharge
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Glow discharge plasma (GDP) technology has been used to graft various proteins to the titanium surface, including albumin, type I collagen, but without fibronectin. PURPOSE: The aim of this study was to evaluate and analyze the physical properties of fibronectin-grafted titanium surfaces after GDP treatment. MATERIALS AND METHODS: Grade II titanium discs after cleaning and autoclaving were considered as original specimens, thus divided into four groups. The groups were different upon two treatments (GDP only and fibronectin grafting after GDP) and two storage temperature (4°C and 25°C). The implant surface morphology was characterized by scanning electron microscopy (SEM), roughness measurement, and wettability evaluation. The concentration relationship of fibronectin was by fluorescein isothiocyanate (FITC) labeling. RESULTS: SEM images showed that regular planar texture revealed on the surface of GDP-treated group, and irregular-folding protein was found on the fibronectin-grafted discs. Fibronectin-grafted groups had higher hydrophilicity and greater surface roughness than GDP-treated specimens. The storage temperature did not make obvious difference on the surface topography, wettability, and roughness. The number of fibronectin dots on the titanium surface labeling by FITC had positive relationship with the concentration of fibronectin solution used. CONCLUSIONS: Biologically modified titanium surface is more hydrophilic and rougher than GDP-treated ones. GDP treatment combined with fibronectin grafting increased the surface hydrophilicity and surface roughness of titanium discs, which may attribute to the affinity of cell adhesion, migration, proliferation, and differentiation.
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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 ».