Bioactivation of porous polyurethane scaffolds using fluorinated RGD surface modifiers
Notice bibliographique
Résumé
Biomaterial scaffolds for tissue engineering require appropriate cell adhesion, proliferation, and infiltration into their three-dimensional (3D) porous structures. Surface modification techniques have the potential to enhance cell infiltration into synthetic scaffolds while retaining bulk material properties intact. The objective of this work was to assess the potential of achieving a uniform surface modification in 3D porous constructs through the blending of surface-modifying additives known as bioactive fluorinated surface modifiers (BFSMs) with a base polyurethane material. By coupling RGD peptides to the fluorinated surface modifiers to form RGD-BFSMs, the BFSMs can act as a vehicle for the delivery of RGD moieties to the surface without direct covalent attachment to the polymer substrate. Fluorescent RGD-BFSMs were shown to migrate to the polymer-air interfaces within the porous scaffolds by two-photon confocal microscopy. A-10 rat aortic smooth muscle cells were cultured for 4 weeks on nonmodified and RGD-BFSM-modified porous scaffolds, and cell adhesion, proliferation, and viability were quantified at different depths. RGD-BFSM-modified scaffolds showed significantly greater cell numbers within deeper regions of the scaffolds, and this difference became more pronounced over time. This study demonstrates an effective approach to promote cell adhesion and infiltration within thick (approximately 0.5 cm) porous synthetic scaffolds by providing a uniform distribution of adhesive peptide throughout the scaffolds without the use of covalent surface reaction chemistry.
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».