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Enregistrement W2969836941 · doi:10.1002/smll.201901560

Multifunctional Nanoengineered Hydrogels Consisting of Black Phosphorus Nanosheets Upregulate Bone Formation

2019· article· en· W2969836941 sur OpenAlexaff
Zhenming Wang, Jin Zhao, Wanze Tang, Liqiu Hu, Xin Chen, Yiping Su, Chang Zou, Jianhong Wang, William W. Lu, Wanxin Zhen, Ronghua Zhang, Dazhi Yang, Songlin Peng

Notice bibliographique

RevueSmall · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensMD Precision (Canada)
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSelf-healing hydrogelsMaterials scienceExtracellular matrixRegeneration (biology)Tissue engineeringNanotechnologyBiophysicsIn vivoChemistryBiomedical engineeringCell biologyBiochemistryPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tissue-engineered hydrogels have received extensive attention as their mechanical properties, chemical compositions, and biological signals can be dynamically modified for mimicking extracellular matrices (ECM). Herein, the synthesis of novel double network (DN) hydrogels with tunable mechanical properties using combinatorial screening methods is reported. Furthermore, nanoengineered (NE) hydrogels are constructed by addition of ultrathin 2D black phosphorus (BP) nanosheets to the DN hydrogels with multiple functions for mimicking the ECM microenvironment to induce tissue regeneration. Notably, it is found that the BP nanosheets exhibit intrinsic properties for induced CaP crystal particle formation and therefore improve the mineralization ability of NE hydrogels. Finally, in vitro and in vivo data demonstrate that the BP nanosheets, mineralized CaP crystal nanoparticles, and excellent mechanical properties provide a favorable ECM microenvironment to mediate greater osteogenic cell differentiation and bone regeneration. Consequently, the combination of bioactive chemical materials and excellent mechanical stimuli of NE hydrogels inspire novel engineering strategies for bone-tissue regeneration.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,170 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations137
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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