Magnetically Guided Fabrication of Multilayered Iron Oxide/Polycaprolactone/Gelatin Nanofibrous Structures for Tissue Engineering and Theranostic Application
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
A persistent challenge in tissue engineering is the fabrication of manipulatable scaffolds for implantation in clinical treatments and use in disease models for drug screening. Electrospinning of nanofibrous membranes is an emerging technology in artificial extracellular matrix (ECM) design that can offer precisely tunable microenvironments upon assembly into three-dimensional (3D) scaffolds that mimic the in vivo ECM structure. In this study, we report a facile and versatile strategy for preparing 3D multilayered constructs from Fe3O4/polycaprolactone (PCL)/gelatin nanofibrous membranes. This method combines membrane assembly with noncontact magnetic force to preserve the mechanical integrity and interconnectivity of the 3D scaffolds. An ordered layer structure can be achieved using a magnetic control technique through the addition of magnetic nanoparticles into the PCL/gelatin nanofibers. We first verified the magnetic properties and structures of magnetic nanofibers according to X-ray diffraction, hysteresis, scanning electron microscopy, and transmission electron microscopy. We tested the potential toxicity and osteogenic differentiation of mesenchymal stem cells seeded on the layered scaffolds. To add further functionality to the scaffolds, the membranes were coated with silver nanoparticles and shown to inhibit the growth of Escherichia coli and Staphylococcus aureus, which are responsible for most cases of infection-related implant failure. Finally, we tested the utility of magnetic membranes implanted in an animal model as a contrast agent for magnetic resonance imaging. Scaffolds formed using the presented magnetically guided fabrication strategy have the potential to mimic the structure and function of human tissues and also may be applied in disease models to study cell-cell interactions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle