A Review on Antibacterial Biomaterials in Biomedical Applications: From Materials Perspective to Bioinks Design
Notice bibliographique
Résumé
In tissue engineering, three-dimensional (3D) printing is an emerging approach to producing functioning tissue constructs to repair wounds and repair or replace sick tissue/organs. It allows for precise control of materials and other components in the tissue constructs in an automated way, potentially permitting great throughput production. An ink made using one or multiple biomaterials can be 3D printed into tissue constructs by the printing process; though promising in tissue engineering, the printed constructs have also been reported to have the ability to lead to the emergence of unforeseen illnesses and failure due to biomaterial-related infections. Numerous approaches and/or strategies have been developed to combat biomaterial-related infections, and among them, natural biomaterials, surface treatment of biomaterials, and incorporating inorganic agents have been widely employed for the construct fabrication by 3D printing. Despite various attempts to synthesize and/or optimize the inks for 3D printing, the incidence of infection in the implanted tissue constructs remains one of the most significant issues. For the first time, here we present an overview of inks with antibacterial properties for 3D printing, focusing on the principles and strategies to accomplish biomaterials with anti-infective properties, and the synthesis of metallic ion-containing ink, chitosan-containing inks, and other antibacterial inks. Related discussions regarding the mechanics of biofilm formation and antibacterial performance are also presented, along with future perspectives of the importance of developing printable inks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».