Poly(dopamine)-Assisted Immobilization of Arg-Gly-Asp Peptides, Hydroxyapatite, and Bone Morphogenic Protein-2 on Titanium to Improve the Osteogenesis of Bone Marrow Stem Cells
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Osteointegration of titanium implants in bone defects is clinically important for long-term performance of orthopaedic implants. In this work, we developed a facile and effective "one-pot" deposition method based on dopamine polymerization for the development of cell-adhesive, osteoconductive, and osteoinductive titanium implants. Arg-Gly-Asp (RGD)-conjugated polymers, hydroxyapatite (HAp) nanoparticles, and bone morphogenic protein-2 (BMP-2) were mixed with an alkaline dopamine solution, and then, titanium substrates were immersed in the mixture for an hour. During poly(dopamine) coating, the three types of bioactive substances were immobilized on the titanium surfaces. Our results indicate that RGD conjugation enhanced the adhesion of human bone marrow stem cell line, while HAp incorporation facilitated cellular osteodifferentiation. The immobilization of BMP-2 induced the osteogenesis of the stem cells, indicated by reverse-transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR) analysis. The mineralization on the deposited substrates was also enhanced greatly. This functionalized layer on titanium substrate promoted mesenchymal stem cell to osteoblast and improved osteogenic differentiation and mineralization. In conclusion, the surface modification method shows a great potential for enhancement of osteointegration of orthopaedic and dental implants.
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.
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) | 0,001 | 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