A peptide-based biological coating for enhanced corrosion resistance of titanium alloy biomaterials in chloride-containing fluids
Notice bibliographique
Résumé
Titanium alloys are common materials in the manufacturing of dental and orthopedic implants. Although these materials exhibit excellent biocompatibility, corrosion in response to biological fluids can impact prosthesis performance and longevity. In this work, a PEGylated metal binding peptide (D-K122-4-PEG), derived from bacteria Pseudomonas aeruginosa, was applied on a titanium (Ti) alloy, and the corrosion resistance of the coated alloy specimen was investigated in simulated chloride-containing physiological fluids by electrochemical impedance spectroscopy and micro-electrochemical measurements, surface characterization, and biocompatibility testing. Compared to uncoated specimen, the D-K122-4-PEG-coated Ti alloy demonstrates decreased corrosion current density without affecting the natural passivity. Morphological analysis using atomic force microscopy and scanning electron microscopy confirms a reduction in surface roughness of the coated specimens in the fluids. The D-K122-4-PEG does not affect the binding of HEK-293T cells to the surface of unpolished Ti alloy, nor does it increase the leukocyte activation properties of the metal. D-K122-4-PEG represents a promising coating to enhance the corrosion resistance of Ti alloys in physiological fluids, while maintaining an excellent biocompatibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».