Comparison of different protocols for demineralization of cortical bone
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bone is a biological composite material consisting of two main components: collagen and mineral. Collagen is the most abundant protein in vertebrates, which makes it of high clinical and scientific interest. In this paper, we compare the composition and structure of cortical bone demineralized using several protocols: ethylene-diamine-tetraacetic acid (EDTA), formic acid (CH2O2), hydrochloric acid (HCl), and HCl/EDTA mixture. The efficiencies of these four agents were investigated by assessing the remaining mineral quantities and collagen integrity with various experimental techniques. Raman spectroscopy results show that the bone demineralized by the CH2O2agent has highest collagen quality parameter. The HCl/EDTA mixture removes the most mineral, but it affects the collagen secondary structure as amide II bands are shifted as observed by Fourier transform infrared spectroscopy. Thermogravimetric analysis reveals that HCl and EDTA are most effective in removing the mineral with bulk measurements. In summary, we conclude that HCl best demineralizes bone, leaving the well-preserved collagen structure in the shortest time. These findings guide on the best demineralization protocol to obtain high-quality collagen from bone for clinical and scientific applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».