Dense fibrillar collagen-based hydrogels as functional osteoid-mimicking scaffolds
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
There is an increasing need to generate novel materials for the treatment and augmentation of bone defects, affecting millions of people worldwide. Fibrillar type I collagen is the most abundant tissue matrix protein in bone, providing its key native scaffolding material. However, while in vitro reconstituted collagen hydrogels of physically entangled, nano-fibred meshes, have long served as three-dimensional cultures, their highly-hydrated nature impacts their physiological relevance. In an effort to create biomimetic collagen gels, approaches have been undertaken to generate osteoid-like environments with increased collagen concentrations, controlled fibrillar orientation, defined micro-architectures, and tailored mechanical properties. This review describes the state-of-the-art on collagen densification techniques, exploring their advantages, limitations and future perspectives for applications as bone grafts. Ultimately, by successfully mimicking the organic milieu of bone through acellular or cell-mediated mineralisation of the designed osteoid-like structure, functional collagen scaffolds with potential applications in bone tissue engineering can be realised.Abbreviations: 3D: three-dimensional; BG: bioactive glass; CFD: collagen fibrillar density; CHA: carbonated-hydroxyapatite; Col1: Type I collagen; ECM: extracellular matrix; GAE: gel aspiration-ejection; HHC: highly hydrated collagen; MSC: mesenchymal stem cell; NCPs: non-collagenous proteins; PC: plastic compression; PILP: polymer-induced liquid precursor; SBF: simulated body fluid
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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) | 0,001 | 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) | 0,006 | 0,004 |
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 découle