Bioactive Glass 45S5 Powders: Effect of Synthesis Route and Resultant Surface Chemistry and Crystallinity on Protein Adsorption from Human Plasma
Notice bibliographique
Résumé
Despite its medical applications, the mechanisms responsible for the osseointegration of bioactive glass (45S5) have yet to be fully understood. Evidence suggests that the strongest predictor for osseointegration of bioactive glasses, and ceramics, with bone tissue as the formation of an apatitic calcium phosphate layer atop the implanted material, with osteoblasts being the main mediator for new bone formation. Most have tried to understand the formation of this apatitic calcium phosphate layer, and other bioresponses between the host and bioactive glass 45S5 using Simulated Body Fluid; a solution containing ion concentrations similar to that found in human plasma without the presence of proteins. However, it is likely that cell attachment is probably largely mediated via the adsorbed protein layer. Plasma protein adsorption at the tissue bioactive glass interface has been largely overlooked. Herein, we compare crystalline and amorphous bioactive glass 45S5, in both melt-derived as well as sol-gel forms. Thus, allowing for a detailed understanding of both the role of crystallinity and powder morphology on surface ions, and plasma protein adsorption. It was found that sol-gel 45S5 powders, regardless of crystallinity, adsorbed 3-5 times as much protein as the crystalline melt-derived counterpart, as well as a greater variety of plasma proteins. The devitrification of melt-cast 45S5 resulted in only small differences in the amount and variety of the adsorbed proteome. Surface properties, and not material crystallinity, play a role in directing protein adsorption phenomena for bioactive glasses given the differences found between crystalline melt-cast 45S5 and sol-gel derived 45S5.
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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 ».