Hydroxyapatite–TiO<sub>2</sub>-based Nanocomposites Synthesized in Supercritical CO<sub>2</sub> for Bone Tissue Engineering: Physical and Mechanical Properties
Notice bibliographique
Résumé
Calcium phosphate-based nanocomposites offer a unique solution toward producing scaffolds for orthopedic and dental implants. However, despite attractive bioactivity and biocompatibility, hydroxyapatite (HAp) has been limited in heavy load-bearing applications due to its intrinsically low mechanical strength. In this work, to improve the mechanical properties of HAp, we grew HAp nanoplates from the surface of one-dimensional titania nanorod structures by combining a coprecipitation and sol-gel methodology using supercritical fluid processing with carbon dioxide (scCO2). The effects of metal alkoxide concentration (1.1-1.5 mol/L), reaction temperature (60-80 °C), and pressure (6000-8000 psi) on the morphology, crystallinity, and surface area of the resulting nanostructured composites were examined using scanning electron microscopy (SEM), transmission electron microscopy (TEM), powder X-ray diffraction (XRD), and Brunauer-Emmet-Teller (BET) method. Chemical composition of the products was characterized using Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy, X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and X-ray absorption near-edge structure (XANES) analyses. HAp nanoplates and HAp-TiO2 nanocomposites were homogeneously mixed within poly(ε-caprolactone) (PCL) to develop scaffolds with enhanced physical and mechanical properties for bone regeneration. Mechanical behavior analysis demonstrated that the Young's and flexural moduli of the PCL/HAp-TiO2 composites were substantially higher than the PCL/HAp composites. Therefore, this new synthesis methodology in scCO2 holds promise for bone tissue engineering with improved mechanical properties.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».