Robocasting of SiO2-Based Bioactive Glass Scaffolds with Porosity Gradient for Bone Regeneration and Potential Load-Bearing Applications
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
Additive manufacturing of bioactive glasses has recently attracted high interest in the field of regenerative medicine as a versatile class of fabrication methods to process bone substitute materials. In this study, melt-derived glass particles from the SiO2-P2O5-CaO-MgO-Na2O-K2O system were used to fabricate bioactive scaffolds with graded porosity by robocasting. A printable ink made of glass powder and Pluronic F-127 (binder) was extruded into a grid-like three-dimensional structure with bimodal porosity, i.e., the inner part of the scaffold had macropores with smaller size compared to the periphery. The crystallization behavior of the glass powder was studied by hot-stage microscopy, differential thermal analysis, and X-ray diffraction; the scaffolds were sintered at a temperature below the onset of crystallization so that amorphous structures could be obtained. Scaffold architecture was investigated by scanning electron microscopy and microtomographic analysis that allowed quantifying the microstructural parameters. In vitro tests in Kokubo’s simulated body fluid (SBF) confirmed the apatite-forming ability (i.e., bioactivity) of the scaffolds. The compressive strength was found to slightly decrease during immersion in SBF up to 4 weeks but still remained comparable to that of human cancellous bone. The pH and concentration of released ions in SBF were also measured at each time point. Taken together, these results (favorable porosity, mechanical strength, and in vitro bioactivity) show great promise for the potential application of these robocast scaffolds in bone defect repair.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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