Modulated Protein Delivery to Engineer Tissue Repair
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Targeted protein delivery for stimulating tissue repair has been a core focus of the field of tissue engineering for several decades. While many promising protein therapeutics exist, achieving sustained and localized protein delivery to injured tissues remains a challenge. Over the past 25 years, significant breakthroughs have been made in biomaterial-based strategies to improve targeted protein delivery. Protein delivery vehicles that leverage affinity interactions between proteins and materials present an effective approach for modulating the spatiotemporal release of proteins within sites of tissue injury. Stimuli-responsive polymers also enable protein release to be tailored to respond to cell- and tissue-level changes. In this article, we highlight some of the major recent advances in biomaterial strategies for targeted protein delivery with a focus on affinity-based protein delivery systems. We also discuss the future of protein delivery for tissue repair, in which we envision protein delivery strategies that can be tuned in response to the dynamic microenvironment of injured tissues. Achieving targeted protein delivery to injured tissues is a core focus of the field of tissue engineering and has enormous clinical potential. This article highlights significant advances made in biomaterial-based protein delivery strategies over the last 25 years and how they will influence research in the next 25 years. These advances will enable protein release rates to be tuned with increased flexibility to deliberately address the challenges of the dynamic injury environment and ultimately lead to better solutions for patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,012 |
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 découle