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Enregistrement W3119692995 · doi:10.1039/d0bm01804j

Biomaterials for protein delivery for complex tissue healing responses

2021· review· en· W3119692995 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

RevueBiomaterials Science · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomaterialWound healingChemistryTissue repairDelivery systemCell biologyBiomedical engineeringMedicineBiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tissue repair requires a complex cascade of events mediated by a variety of cells, proteins, and matrix molecules; however, the healing cascade can be easily disrupted by numerous factors, resulting in impaired tissue regeneration. Recent advances in biomaterials for tissue regeneration have increased the ability to tailor the delivery of proteins and other biomolecules to injury sites to restore normal healing cascades and stimulate robust tissue repair. In this review, we discuss the evolution of the field toward creating biomaterials that precisely control protein delivery to stimulate tissue regeneration, with a focus on addressing complex and dynamic injury environments. We highlight biomaterials that leverage different mechanisms to deliver and present proteins involved in healing cascades, tissue targeting and mimicking strategies, materials that can be triggered by environmental cues, and integrated strategies that combine multiple biomaterial properties to improve protein delivery. Improvements in biomaterial design to address complex injury environments will expand our understanding of both normal and aberrant tissue repair processes and ultimately provide a better standard of patient care.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
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 enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,296 · 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