Hybrid Porphyrin-Polymeric Materials and their Amazing Applications: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bacterial cellulose (BC) is a highly biocompatible biopolymer valued for its unique nanofibrillar structure, excellent mechanical strength, high water retention, and intrinsic non-toxicity, making it particularly suitable for biomedical applications.Methods: A three-dimensional (3D) composite scaffold composed of BC and fish collagen peptides (FCP) was fabricated via a one-step in situ biosynthesis method by incorporating optimized concentrations of FCP (0.1% and 0.5%) into the BC culture medium during bacterial fermentation. The structural integrity and surface morphology of the scaffolds were examined using field emission scanning electron microscopy (FE-SEM). The biological functionality of the scaffolds was further evaluated by culturing HT-22 neuronal cells (mouse hippocampal origin) on both pristine BC and BC-FCP scaffolds. Cell adhesion, morphology, and neurite outgrowth were evaluated using fluorescence microscopy after 2 days of incubation.Results: The BC-FCP composite scaffolds demonstrated superior microstructural integrity and biological performance compared to pristine BC. Field-emission scanning electron microscopy revealed a denser and more uniform nanofibrous architecture in BC-FCP scaffolds, confirming the successful incorporation and uniform distribution of collagen peptides within the cellulose matrix. HT-22 neuronal cells cultured on these scaffolds showed markedly enhanced adhesion, spreading, and neurite outgrowth, particularly at the higher FCP concentrations (0.5%) demonstrating the neuro-supportive capability of the composite system.Conclusion: The BC-FCP composite scaffolds significantly enhance neuronal adhesion and growth, making them promising candidates for neural tissue engineering and regenerative applications.Keywords:Bacterial cellulose, Fish collagen peptides, 3D scaffolds, Biocompatibility, Neuronal outgrowth
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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 | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».