Biomimetic Layer-by-Layer Self-Assembly of Nanofilms, Nanocoatings, and 3D Scaffolds for Tissue Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Achieving surface design and control of biomaterial scaffolds with nanometer- or micrometer-scaled functional films is critical to mimic the unique features of native extracellular matrices, which has significant technological implications for tissue engineering including cell-seeded scaffolds, microbioreactors, cell assembly, tissue regeneration, etc. Compared with other techniques available for surface design, layer-by-layer (LbL) self-assembly technology has attracted extensive attention because of its integrated features of simplicity, versatility, and nanoscale control. Here we present a brief overview of current state-of-the-art research related to the LbL self-assembly technique and its assembled biomaterials as scaffolds for tissue engineering. An overview of the LbL self-assembly technique, with a focus on issues associated with distinct routes and driving forces of self-assembly, is described briefly. Then, we highlight the controllable fabrication, properties, and applications of LbL self-assembly biomaterials in the forms of multilayer nanofilms, scaffold nanocoatings, and three-dimensional scaffolds to systematically demonstrate advances in LbL self-assembly in the field of tissue engineering. LbL self-assembly not only provides advances for molecular deposition but also opens avenues for the design and development of innovative biomaterials for tissue engineering.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».