MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2151635252 · doi:10.1098/rsif.2010.0213

Visualizing biointerfaces in three dimensions: electron tomography of the bone–hydroxyapatite interface

2010· article· en· W2151635252 sur OpenAlexafffund
Kathryn Grandfield, Elizabeth A. McNally, Anders Palmquist, Gianluigi A. Botton, Peter Thomsen, Håkan Engqvist

Notice bibliographique

RevueJournal of The Royal Society Interface · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcMaster University
Mots-clésInterface (matter)Electron tomographyTomographyMaterials scienceElectronBiomedical engineeringComputer scienceNanotechnologyPhysicsMedicineOpticsComposite materialTransmission electron microscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A positive interaction between human bone tissue and synthetics is crucial for the success of bone-regenerative materials. A greater understanding of the mechanisms governing bone-bonding is often gained via visualization of the bone-implant interface. Interfaces to bone have long been imaged with light, X-rays and electrons. Most of these techniques, however, only provide low-resolution or two-dimensional information. With the advances in modern day transmission electron microscopy, including new hardware and increased software computational speeds, the high-resolution visualization and analysis of three-dimensional structures is possible via electron tomography. We report, for the first time, a three-dimensional reconstruction of the interface between human bone and a hydroxyapatite implant using Z-contrast electron tomography. Viewing this structure in three dimensions enabled us to observe the nanometre differences in the orientation of hydroxyapatite crystals precipitated on the implant surface in vivo versus those in the collagen matrix of bone. Insight into the morphology of biointerfaces is considerably enhanced with three-dimensional techniques. In this regard, electron tomography may revolutionize the approach to high-resolution biointerface characterization.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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

Citations37
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of The Royal Society InterfaceMême sujetBone Tissue Engineering MaterialsTravaux en français237 207