Effects of titanium oxide surface properties on bone‐forming and soft tissue‐forming cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Previous studies have concluded that certain titanium oxide (TiO 2 ) surface properties promote bone‐forming cell attachment. However, no comprehensive studies have investigated the effects of TiO 2 surface and film morphology on hard and soft tissues. Purpose The aim of this study is to understand the effects of TiO 2 morphology on the proliferation and differentiation of murine preosteoblasts (MC3T3‐E1) and proliferation of human gingival fibroblasts (HGF‐1) using in vitro experiments. Materials and Methods Samples were fabricated with several TiO 2 thickness and crystalline structure to mimic various dental implant surfaces. in vitro analysis was performed for 1, 3, and 7 days on these samples to assess the viability of MC3T3‐E1 and HGF‐1 cells in contact with the modified oxide surfaces. Results Results showed that HGF‐1 cells exhibited no significant difference in viability on modified oxide surfaces versus a titanium control across experiments. MC3T3‐E1 cells exhibited a significantly higher viability for the modified oxide surface in 1 day experiments, but not in 3 or 7 day experiments. Alkaline phosphatase expression in MC3T3‐E1 was not significantly different on modified oxide surfaces versus the control across all experiments. A slight positive trend in viability was observed for cells in contact with rougher modified oxide surfaces versus a titanium control in both cell types. Conclusions These observations suggest that crystallinity and thickness do not affect the long‐term viability of hard or soft tissue cells when compared to a cpTi surface. Therefore, treatments like anodization on implant components may not directly affect the attachment of hard or soft tissue cells in vivo.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».