Nanomaterials in Craniofacial Tissue Regeneration: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Nanotechnology is an exciting and innovative field when combined with tissue engineering, as it offers greater versatility in scaffold design for promoting cell adhesion, proliferation, and differentiation. The use of nanomaterials in craniofacial tissue regeneration is a newly developing field that holds great potential for treating craniofacial defects. This review presents an overview of the nanomaterials used for craniofacial tissue regeneration as well as their clinical applications for periodontal, vascular (endodontics), cartilage (temporomandibular joint), and bone tissue regeneration (dental implants and mandibular defects). To enhance periodontal tissue regeneration, nanohydroxyapatite was used in conjunction with other scaffold materials, such as polylactic acid, poly (lactic-co-glycolic acid), polyamide, chitosan, and polycaprolactone. To facilitate pulp regeneration along with the revascularization of the periapical tissue, polymeric nanofibers were used to simulate extracellular matrix formation. For temporomandibular joint (cartilage) engineering, nanofibrous-type and nanocomposite-based scaffolds improved tissue growth, cell differentiation, adhesion, and synthesis of cartilaginous extracellular matrix. To enhance bone regeneration for dental implants and mandibular bone defects, nanomaterials such as nanohydroxyapatite composite scaffolds, nanomodified mineral trioxide aggregate, and graphene were tested. Although the scientific knowledge in nanomaterials is rapidly advancing, there remain many unexplored data regarding their standardization, safety, and interactions with the nanoenvironment.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».