Graphene Oxide/Elastin Nanostructure-Based Membranes for Bone Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Nacre has an excellent combination of strength and toughness due to its “brick-and-mortar” layered structure. Graphene oxide (GO) is an ideal candidate as a “brick” material due to its two-dimensional structure, outstanding ultimate strength, and Young’s modulus. GO is also able to stimulate osteogenesis, which suggests the potential application of nacre-like GO-based nanocomposites in bone regeneration. Most nacre-like GO-based nanocomposites developed thus far focus on the simultaneous enhancement of strength and toughness, with only three studies published to date investigating the osteogenic potential of the nanocomposites. All three studies used a ternary system with GO as the brick, chitosan as the mortar, and hydroxyapatite or calcium silicate as the bioactive additive to stimulate apatite formation and bone integration. Herein we introduce a binary nacre-like nanocomposite based on GO and elastin for bone regeneration. Elastin, as an extracellular matrix protein, confers elasticity to tissues. Elastin also initiates mineral deposition in the aorta, suggesting its potential to induce mineral formation during bone regeneration. Hence, elastin acts as the bioactive additive in addition to its function as the mortar phase. The nacre-like GO/elastin nanocomposite membranes can be fabricated with a simple evaporation approach; they have a compact “brick-and-mortar” multilayered structure, a tensile strength of 93 ± 10 MPa, and Young’s modulus of 13.4 ± 0.4 GPa, comparable with cortical bone. Elastin incorporation promotes mineralization in simulated body fluid and enhances the proliferation as well as osteogenic differentiation of mouse bone marrow mesenchymal stem cells compared to pristine GO membranes. These results suggest that nacre-like GO/elastin membranes are promising materials for biomedical applications in bone regeneration, including bone implants, barrier membranes for guided bone regeneration, and coatings for implant materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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 ».