Oxidative nanopatterning of titanium surfaces promotes production and extracellular accumulation of osteopontin
Notice bibliographique
Résumé
The bone-biomaterial interface has been characterized by layers of afibrillar extracellular matrix (ECM) enriched in non collagenous proteins, including osteopontin (OPN), a multifunctional protein that in bone controls cell adhesion and ECM mineralization. Physical and chemical aspects of biomaterial surfaces have been demonstrated to affect cell-ECM-substrate interactions. The present paper described the ability of oxidative nanopatterning of titanium (Ti) surfaces to control extracellular OPN deposition in vitro. Ti discs were chemically treated by a mixture of H2SO4/H2O2 for either 30 min [Nano(30') Ti] or 4 h [Nano(4h) Ti]. Non-etched Ti discs were used as control. Primary osteogenic cells derived from newborn rat calvarial bone were plated on control and etched Ti and grown under osteogenic conditions up to 7 days. High resolution scanning electron microscopy revealed that treated Ti discs exhibited a nanoporous surface and that areas of larger nanopits were noticed only for Nano(4h) Ti. Large extracellular OPN accumulation were detectable only for Nano(4h) Ti, which was associated with OPN-positive cells with typical aspects of migrating cells. At day 3, quantitative results in terms of areas of OPN labeling were as follows: Nano(4h) Ti > Nano(30') Ti > Control Ti. In conclusion, chemically nanostructured Ti surfaces may support the enhancement of endogenous extracellular OPN deposition by osteogenic cells in vitro depending on the etching time, a finding that should be taken into consideration in strategies to biofunctionalize implant surfaces with molecules with cell adhesion capacity.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».