Synthesis of bio-functionalized three-dimensional titania nanofibrous 3 using femtosecond laser ablation
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of current tissue regeneration research is to synthesize nano-based platforms that 24 can induce guided, controlled, and rapid healing. Titanium nanotubes have been extensively considered 25 as a new biomaterial for biosensors, implants, cell growth, tissue engineering, and drug delivery systems. 26 However, cell adhesion to nanotubes is poor due to their chemical inertness, as well as the one-dimen- 27 sional structure, and surface modification is required to enhance nanotube–cell interaction. While there 28 have been a considerable number of studies on growing titanium nanotubes, synthesizing a three-dimen- 29 sional (3-D) nano-architecture which can act as a growth support platform for bone and stem cells has 30 not been reported so far. Therefore, we present a novel technique to synthesize and grow 3-D titania 31 interwoven nanofibrous structures on a titanium substrate using femtosecond laser irradiation under 32 ambient conditions. This surface architecture incorporate the functions of 3-D nano-scaled topography 33 and modified chemical properties to improve osseointegration while at the same time leaving space to 34 deliver other functional agents. The results indicate that laser pulse repetition can control the density 35 and pore size of engineered nanofibrous structures. In vitro experiments reveal that the titania nanofi- 36 brous architecture possesses excellent bioactivity and can induce rapid, uniform, and controllable 37 bone-like apatite precipitation once immersed in simulated body fluid (SBF). This approach to synthesiz- 38 ing 3-D titania nanofibrous structures suggests considerable promise for the promotion of Ti interfacial 39 properties to develop new functional biomaterials for various biomedical applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,007 | 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 ».