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Enregistrement W2744005891 · doi:10.5539/jmsr.v6n4p41

Osteoblasts MC3T3-E1 Response in 2D and 3D Cell Cultures Models to High Carbon Content CoCr Alloy Particles. Effect of Metallic Particles on Vimentin Expression

2017· article· en· W2744005891 sur OpenAlexvenueno aff
B. T. Pérez-Maceda, María Encarnación López-Fernández, I. Díaz, Aaron Kavanaugh, Fabrizio Billi, M.L. Escudero, M. C. García‐Alonso, Rosa M. Lozano

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Science Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésMaterials scienceAlloyMetalVimentinOsteolysisTribometerComposite materialMetallurgyMedicineSurgeryPathologyTribology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of the biocompability of the metallic materials is a priority treating to avoid the osteolysis and aseptic loosening of prosthesis. Wear debris is considered one of the main factors responsible for aseptic loosening of orthopedic endoprostheses. We examined the response of mouse osteoblasts MC3T3-E1 to high carbon cobalt-chrome (HCCoCr) particles obtained a) from wear-corrosion assays on a pin-on-disk tribometer using as pair an alumina ball and a disc of a HCCoCr alloy, and b) HCCoCr bulk particles obtained by nitrogen gas atomization from an alloy used in clinic for prostheses application. Mitochondrial activity and lactate dehydrogenase activity assayed in 2D and 3D osteoblasts cell culture models were used to evaluate the cellular response to size, shape, and chemical composition of the metallic particles. 2D cell model was used to study the direct interaction of cells with particles and 3D cell cultures was used to more closely mimic in vivo conditions. The results showed that vimentin was overexpressed in the 2D osteoblasts cultures in presence of metal particles. This might be related to the appearance of pseudotumor in the peri-prosthetic vicinity described in some implanted patients.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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