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Enregistrement W3214097745 · doi:10.3390/ijms222212343

Uniaxial Hydroxyapatite Growth on a Self-Assembled Protein Scaffold

2021· article· en· W3214097745 sur OpenAlexafffund
Alexander L. Danesi, Dimitra Athanasiadou, Ahmad Mansouri, Alina Phen, Mehrnoosh Neshatian, James W. Holcroft, Johan Bonde, Bernhard Ganss, Karina M. M. Carneiro

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Dental Protein Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAmelogeninBiomineralizationScaffoldMineralized tissuesEnamel paintMaterials scienceRegeneration (biology)ChemistryNanotechnologyNanomaterialsBiophysicsBiomedical engineeringCell biologyChemical engineeringDentinComposite materialBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomineralization is a crucial process whereby organisms produce mineralized tissues such as teeth for mastication, bones for support, and shells for protection. Mineralized tissues are composed of hierarchically organized hydroxyapatite crystals, with a limited capacity to regenerate when demineralized or damaged past a critical size. Thus, the development of protein-based materials that act as artificial scaffolds to guide hydroxyapatite growth is an attractive goal both for the design of ordered nanomaterials and for tissue regeneration. In particular, amelogenin, which is the main protein that scaffolds the hierarchical organization of hydroxyapatite crystals in enamel, amelogenin recombinamers, and amelogenin-derived peptide scaffolds have all been investigated for in vitro mineral growth. Here, we describe uniaxial hydroxyapatite growth on a nanoengineered amelogenin scaffold in combination with amelotin, a mineral promoting protein present during enamel formation. This bio-inspired approach for hydroxyapatite growth may inform the molecular mechanism of hydroxyapatite formation in vitro as well as possible mechanisms at play during mineralized tissue formation.

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 seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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