Clove essential oil emulsion-filled cellulose nanofiber hydrogel produced by high-intensity ultrasound technology for tissue engineering applications
Notice bibliographique
Résumé
High-intensity ultrasound (HIUS) was used to produce emulsion-filled cellulose nanofiber (CNF) hydrogel using clove essential oil (0.1, 0.5 and 1.0 wt%) as dispersed phase towards tissue engineering applications. The novel encapsulating systems obtained using HIUS specific energy at the levels of 0.10, 0.17, and 0.24 kJ/g were characterized by oil entrapment efficiency, microstructure, water retention value, color parameters, and viscoelastic properties. Freeze-dried emulsion-filled CNF hydrogels were characterized by porosity and swelling capacity. In addition, human gingival fibroblast cell cytocompatibility tests were performed to evaluate their potential applications as tissue engineering scaffold. The clove essential oil content strongly affected the oil entrapment efficiency, water retention value, color difference and whiteness of the prepared emulsion-filled CNF hydrogel. And, the HIUS energy only affected the yellowness of the emulsion-filled CNF hydrogel. Via HIUS processing, the CNF hydrogel successfully acted as a continuous phase in the emulsion-filled gel system with maximum oil entrapment efficiency of 34% when 0.5 wt% clove essential oil was added to the system. The encapsulating systems had predominantly gel-like property with maximum elastic modulus of 411 Pa. Furthermore, the emulsion-filled CNF hydrogels with the addition of clove essential oil up to 0.5 wt% indicated good cell viability rates (74-101%) to human gingival fibroblast cells. The newly developed clove essential oil emulsion-filled CNF hydrogel shows desirable cytocompatibility characteristics and can be considered as an alternative scaffold for tissue engineering applications.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».