MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3096565749 · doi:10.1002/jbm.a.37127

In vitro osteogenic performance of two novel strontium and zinc‐containing glass polyalkenoate cements

2020· article· en· W3096565749 sur OpenAlexafffund
Daniella Marx, Alireza Rahimnejad Yazdi, M. Papini, Mark R. Towler

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part A · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPolyacrylic acidDissolutionAlkaline phosphataseBioactive glassZincOsteoblastNuclear chemistryChemistryIn vitroMaterials scienceChemical engineeringPolymerBiochemistryEnzymeOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Glass polyalkenoate cements (GPCs) are under investigation as potential bone adhesives, as they may provide an alternative to polymethylmethacrylate‐based cements. GPCs containing strontium (Sr) and zinc (Zn) in place of aluminium (Al) are of particular interest because these ions are known stimulators of osteoprogenitor differentiation. GPCs have been manufactured from a novel bioactive glass (SiO2:0.48, ZnO:0.36, CaO:0.12, SrO:0.04) in the past, but, while such materials have been assessed for their influence on viability, their influence on osteogenic function has not been investigated until now. For this study, two GPCs were formulated from the same glass precursor evaluated in previous studies. These GPCs were named GPC A and GPC B, and they differed in glass particle size, polyacrylic acid molecular weight, and their powder: liquid ratios. The effect of these two GPCs on osteogenic differentiation of primary rat osteoblasts were evaluated using three culture systems: culture with dissolution extracts, indirect contact with transwell‐inserts and direct contact. Additionally, the degradation characteristics of GPCs were assessed, including their interfacial pH and surrounding pH. The experimental outcomes revealed that collagen deposition, alkaline phosphatase expression, and mineralization were largely dependent on GPC composition as well as the mode of interaction with cells. These markers were found to be significantly elevated in response to GPC A's dissolution products. However, osteogenic differentiation was inhibited when osteoblasts were cultured indirectly and directly with GPCs, with, overall, GPC B significantly outperforming GPC A. These results suggest that GPC degradation products effect osteogenic differentiation in a dose‐dependent manner.

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)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Biomedical Materials Research Part AMême sujetBone Tissue Engineering MaterialsTravaux en français237 207