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Enregistrement W2967550380 · doi:10.1021/acsami.9b11004

Alkaline Earth Metal–Organic Frameworks with Tailorable Ion Release: A Path for Supporting Biomineralization

2019· article· en· W2967550380 sur OpenAlexafffund
Maria A. Matlinska, Michelle Ha, Bryden Hughton, Anton O. Oliynyk, Abishek K. Iyer, Guy M. Bernard, Gareth R. Lambkin, Mason C. Lawrence, Michael J. Katz, Arthur Mar, Vladimir K. Michaelis

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésBiomineralizationMaterials scienceAlkaline earth metalNanotechnologyMetal-organic frameworkMetalPath (computing)Chemical engineeringInorganic chemistryMetallurgyOrganic chemistryChemistryEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An innovative application of metal–organic frameworks (MOFs) is in biomedical materials. To treat bone demineralization, which is a hallmark of osteoporosis, biocompatible MOFs (bioMOFs) have been proposed in which various components, such as alkaline-earth cations and bisphosphonate molecules, can be delivered to maintain normal bone density. Multicomponent bioMOFs that release several components simultaneously at a controlled rate thus offer an attractive solution. We report two new bioMOFs, comprising strontium and calcium ions linked by p-xylylenebisphosphonate molecules that release these three components and display no cytotoxic effects on human osteosarcoma cells. Varying the Sr2+/Ca2+ ratio in these bioMOFs causes the rate of ions dissolving into simulated body fluid to be unique; along with the ability to adsorb proteins, this property is crucial for future efforts in drug-release control and promotion of mineral formation. The one-pot synthesis of these bioMOFs demonstrates the utility of MOF design strategies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · 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.

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

Citations42
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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