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Enregistrement W2734569334 · doi:10.1021/acsami.7b06673

Oppositely Charged Polyurethane Microspheres with Tunable Zeta Potentials as an Injectable Dual-Loaded System for Bone Repair

2017· article· en· W2734569334 sur OpenAlexaff
Yi Hou, Nan Jiang, Li Zhang, Yubao Li, Yuezhong Meng, Dongmei Han, Chen Chen, Yuan Yang, Songsong Zhu

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials sciencePolyurethaneZeta potentialMicrosphereBiomedical engineeringIn vivoChemical engineeringComposite materialNanotechnologyNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To effectively repair irregular shaped bone defects by a minimally invasive procedure, the exploration of an injectable gel to fill the defect is desirable. Herein, positively and negatively charged polyurethane microspheres (PU-A and PU-B) with adjustable zeta potentials as well as the hydroxyapatite-loaded PU microsphere (PU-A/HA) and the dexamethasone-loaded PU microsphere (PU-B/Dex) were successfully prepared, and the oppositely charged microspheres could self-assemble into injectable gels with 3D structures by a mutually electrostatic attraction. The self-assembly PU-A/HA+PU-B/Dex gel exhibited a much higher elastic modulus (about 0.20 MPa) and excellent shear-thinning and self-recovery behaviors, which would allow the gel to be injected through a fine syringe to fill the irregular defect. The in vitro and in vivo experiments demonstrated that the coexistence of HA and Dex in PU-A/HA+PU-B/Dex gel had a synergistic effect on cell differentiation and accelerating new bone formation, displaying a good prospect as an injectable gel for bone repair in minimally invasive surgery.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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