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Enregistrement W3000521132 · doi:10.3390/nano10010119

Fabrication and Plasma Modification of Nanofibrous Tissue Engineering Scaffolds

2020· review· en· W3000521132 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesEuropean CommissionVlaamse regeringUniversiteit GentBijzonder Onderzoeksfonds UGentEuropean Research CouncilFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésNanofiberElectrospinningNanotechnologyTissue engineeringSurface modificationMaterials scienceFabricationPolyesterGraftingPolymerChemical engineeringBiomedical engineeringComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides a comprehensive overview of nanofibrous structures for tissue engineering purposes and the role of non-thermal plasma technology (NTP) within this field. Special attention is first given to nanofiber fabrication strategies, including thermally-induced phase separation, molecular self-assembly, and electrospinning, highlighting their strengths, weaknesses, and potentials. The review then continues to discuss the biodegradable polyesters typically employed for nanofiber fabrication, while the primary focus lies on their applicability and limitations. From thereon, the reader is introduced to the concept of NTP and its application in plasma-assisted surface modification of nanofibrous scaffolds. The final part of the review discusses the available literature on NTP-modified nanofibers looking at the impact of plasma activation and polymerization treatments on nanofiber wettability, surface chemistry, cell adhesion/proliferation and protein grafting. As such, this review provides a complete introduction into NTP-modified nanofibers, while aiming to address the current unexplored potentials left within the field.

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.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,742
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)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,275 · 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