MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3196642125 · doi:10.1098/rsif.2021.0181

From tissue retrieval to electron tomography: nanoscale characterization of the interface between bone and bioactive glass

2021· article· en· W3196642125 sur OpenAlexafffund
Chiara Micheletti, Pedro Henrique Silva Gomes-Ferreira, Travis Casagrande, Paulo Noronha Lisboa‐Filho, Roberta Okamoto, Kathryn Grandfield

Notice bibliographique

RevueJournal of The Royal Society Interface · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésElectron tomographyOsseointegrationBioactive glassMaterials scienceBiomedical engineeringTransmission electron microscopyNanoscopic scaleCharacterization (materials science)NanotechnologyScanning electron microscopeScanning transmission electron microscopyMedicineComposite materialSurgeryImplant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The success of biomaterials for bone regeneration relies on many factors, among which osseointegration plays a key role. Biogran (BG) is a bioactive glass commonly employed as a bone graft in dental procedures. Despite its use in clinical practice, the capability of BG to promote osseointegration has never been resolved at the nanoscale. In this paper, we present the workflow for characterizing the interface between newly formed bone and BG in a preclinical rat model. Areas of bone–BG contact were first identified by backscattered electron imaging in a scanning electron microscope. A focused ion beam in situ lift-out protocol was employed to prepare ultrathin samples for transmission electron microscopy analysis. The bone–BG gradual interface, i.e. the biointerphase, was visualized at the nanoscale with unprecedented resolution thanks to scanning transmission electron microscopy. Finally, we present a method to view the bone–BG interface in three dimensions using electron tomography.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of The Royal Society InterfaceMême sujetBone Tissue Engineering MaterialsTravaux en français237 207