Biocompatible <scp>Nanotube‐Strontium</scp>/polydopamine‐arginine–glycine–aspartic acid coating on <scp>Ti6Al4V</scp> enhances osteogenic properties for biomedical applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Titanium (Ti) alloys, particularly Ti 6 Al 4 V, are the most commonly used biomedical implant material. Ti alloys are biologically inert, so there have been continuous efforts to improve their osteogenic properties and clinical performance. Since TiO 2 nanotubes (NT) appear to be excellent drug platforms, and strontium reportedly enhances osteogenesis, we constructed a TiO 2 nanotube coating on the surface of Ti 6 Al 4 V and immersed it in Sr (OH) 2 solution in order to incorporate Sr into TiO 2 nanotubes (NT‐Sr). The results of field emission scanning electron microscope and X‐ray diffraction analysis verified the fabrication of NT‐Sr. We next added polydopamine (PDA) and cyclo‐ (arginine–glycine–aspartic acid–phenylalanine–cysteine) [c(RGDfC)] peptides to further promote biocompatibility of the implant. Fourier transform infrared spectroscopy and X‐ray photoelectron spectroscopy confirmed the existence of PDA and c(RGDfC). Mesenchymal stem cells (MSCs) were planted on Ti, NT, NT‐Sr, NT‐Sr/PDA, and NT‐Sr/PDA‐RGD surfaces. The adhesion and differentiation of MSCs on different surfaces were evaluated. The mRNA expression of alkaline phosphatase, runt‐related transcription factor 2 (Runx2) and type I collagen (Col I) of different groups were also tested. Finally, we observed that the NT‐Sr/PDA‐RGD group showed significantly better performance than other groups in terms of the differentiation and osteogenesis‐related gene expression of MSCs. Thus, the NT‐Sr/PDA‐RGD complex may be an important modification strategy for Ti, as it shows excellent osteogenic potential.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».