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Enregistrement W3013415335 · doi:10.2147/ijn.s238280

<p>The Implication of Spatial Statistics in Human Mesenchymal Stem Cell Response to Nanotubular Architectures</p>

2020· article· en· W3013415335 sur OpenAlexafffund
Alexander J. Steeves, William Ho, Maria Chiara Munisso, David J. Lomboni, Enara Larrañaga, Sidney Omelon, Elena Martínez, Davide Spinello, Fabio Variola

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nanomedicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioMcGill UniversityCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésNanotopographyNanotechnologyMaterials scienceMesenchymal stem cellRaman spectroscopyNanoscopic scaleForce spectroscopyNanotubeAtomic force microscopyCarbon nanotubeOpticsPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: In recent years there has been ample interest in nanoscale modifications of synthetic biomaterials to understand fundamental aspects of cell-surface interactions towards improved biological outcomes. In this study, we aimed at closing in on the effects of nanotubular TiO 2 surfaces with variable nanotopography on the response on human mesenchymal stem cells (hMSCs). Although the influence of TiO 2 nanotubes on the cellular response, and in particular on hMSC activity, has already been addressed in the past, previous studies overlooked critical morphological, structural and physical aspects that go beyond the simple nanotube diameter, such as spatial statistics. Methods: To bridge this gap, we implemented an extensive characterization of nanotubular surfaces generated by anodization of titanium with a focus on spatial structural variables including eccentricity, nearest neighbour distance (NND) and Voronoi entropy, and associated them to the hMSC response. In addition, we assessed the biological potential of a two-tiered honeycomb nanoarchitecture, which allowed the detection of combinatory effects that this hierarchical structure has on stem cells with respect to conventional nanotubular designs. We have combined experimental techniques, ranging from Scanning Electron (SEM) and Atomic Force (AFM) microscopy to Raman spectroscopy, with computational simulations to characterize and model nanotubular surfaces. We evaluated the cell response at 6 hrs, 1 and 2 days by fluorescence microscopy, as well as bone mineral deposition by Raman spectroscopy, demonstrating substrate-induced differential biological cueing at both the short- and long-term. Results: Our work demonstrates that the nanotube diameter is not sufficient to comprehensively characterize nanotubular surfaces and equally important parameters, such as eccentricity and wall thickness, ought to be included since they all contribute to the overall spatial disorder which, in turn, dictates the overall bioactive potential. We have also demonstrated that nanotubular surfaces affect the quality of bone mineral deposited by differentiated stem cells. Lastly, we closed in on the integrated effects exerted by the superimposition of two dissimilar nanotubular arrays in the honeycomb architecture. Discussion: This work delineates a novel approach for the characterization of TiO 2 nanotubes which supports the incorporation of critical spatial structural aspects that have been overlooked in previous research. This is a crucial aspect to interpret cellular behaviour on nanotubular substrates. Consequently, we anticipate that this strategy will contribute to the unification of studies focused on the use of such powerful nanostructured surfaces not only for biomedical applications but also in other technology fields, such as catalysis. Keywords: nanotubes, nanotopography, spatial statistics, stem cells, bone quality

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

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)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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