Notice bibliographique
Résumé
The fabrication of the Guided Tissue Regeneration (GTR) membrane materials have become the key technique of the tissue engineering scaffold study. The cells adhere well on the fibers whose dimension is below their own so that the porous three dimension scaffold material can mimic the strueture of the natural extracellular matrix better and have the potential to be an ideal GTR membrane material. Gelatin, a kind of protein obtained from hydrolyzed and denatured animal skin, is a condensation polymer of a variety of amino acids and so it is a kind of bio-polymer with good water-solubility. Gelatin fiber mats with submicro and nanometer scale can simulate extracellular matrix structure of the human tissues and organs and can be used widely in the tissue engineering field because of their excellent bio-affinity. Electrospinning is a very attractive method for preparing polymer or composite nanofibers and so electrospinning technique was developed to prepare nanofibrous gelatin matrix. The electrospun of gelatin to fabricate the scaffold material has obtained more attention recently because of its biocompatibility, high surface area-to-volume ratio, degradability and less immunogenic property. The structure and performance of the electrospinning gelatin fiber mats which were manufactured by different solvents, electrospinning process, cross-linking process were reviewed. The properties and application of the two-component and multicomponent gelatin fiber mats were analyzed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».