Osteoblast Behavior on Silicon and Porous-Silicon Substrates
Notice bibliographique
Résumé
Osteoblast viability, proliferation, protein expression and mineralization were studied on bare, micro- and nanoporous silicon (Si) substrates. Micro- and nano-porous-Si substrates were prepared by anodic etching of silicon in ethanolic hydrofluoric acid and characterized using scanning electron and atomic force microscopies. Mouse osteoblasts were cultured on these substrates and cellular response to these surfaces was assessed using the Live/Dead Cell Viability assay and the MTT assay for cell proliferation. Osteoblast functionality was assessed using immunohistochemistry for bone protein specific markers. Osteoblasts grew well on micro- and nanoporous silicon substrates over the twenty-one day experimental period supporting the assessment that these are suitable cell supportive surfaces. Cell proliferation rates on bare and nanoporous silicon were similar initially, however, nanoporous silicon displayed enhanced cell proliferation, in comparison to bare silicon, after 14 days in culture. Immunocytochemical assays, using bone specific markers, showed positive reactions for osteonectin and osteopontin expression on all substrates with staining intensity increasing over the 21-day experimental period. Calcium mineral deposits were quantified using the Alizarin Red histochemical assay and nanoporous silicon induced the highest level of calcium mineral production in comparison to bare and microporous silicon. The data supports the potential use of nanoporous silicon as a surface implant coating for dental and orthopedic applications. The ability to dope (and then release) drugs or growth factors from the silicon nanopores offers the potential for a multi-functional implant surface.
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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 | 0,000 | 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 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 ».