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Enregistrement W2316423387 · doi:10.1021/bm401813j

Electrospun Poly(<scp>l</scp>-lactide-<i>co</i>-acryloyl carbonate) Fiber Scaffolds With a Mechanically Stable Crimp Structure For Ligament Tissue Engineering

2014· article· en· W2316423387 sur OpenAlexafffund
Fei Chen, James W. S. Hayami, Brian G. Amsden

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCrimpCopolymerMaterials scienceUltimate tensile strengthTissue engineeringLactideBiomaterialPolyesterAcrylateComposite materialPolymerPolymer chemistryBiomedical engineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to prepare a fibrous scaffold that possesses a crimped morphology using a photo-cross-linkable biodegradable copolymer. To obtain the crimped morphology, the polymer was first electrospun onto a rotating wire mandrel to obtain aligned straight fibers. Postprocessing by immersion in aqueous buffer at 37 °C generated a crimplike pattern in the fibers. It was reasoned that cross-linking the fibers following formation of the crimped structure would endow the scaffolds with a recoverable crimp pattern and mechanical properties similar to that of the collagen fibers in the anterior cruciate ligament (ACL). To achieve this aim, a trimethylene carbonate based monomer bearing an acrylate pendant group was synthesized and copolymerized with l-lactide. The copolymer was electrospun and photo-cross-linked yielding fibrous scaffolds possessing a substantial increase in tensile modulus and crimp stability compared to the uncross-linked fibrous scaffolds. The crimp-stabilized scaffolds also showed good cytocompatibility toward 3T3 fibroblasts, which attached and grew along the crimped fibers. These findings suggest that these cross-linked fiber scaffolds may be useful for the generation of cultured ligament tissue.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations68
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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