Improvement of mechanical properties of collagen electrospun mats by halloysite nanotubes
Notice bibliographique
Résumé
Collagen electrospun fibers had emerged as a promising scaffold for tissue engineering applications, nonetheless, pristine collagen fibers fail to provide of adequate mechanical properties. Therefore, here we propose the addition of halloysite nanotubes (HNT) into collagen solution for the obtention of nanofibrous mats with improved mechanical performance. Collagen was isolated and purified from tilapia skin and different concentrations of HNT (0.5, 1.0, and 2.0 %wt) were added to further spin the collagen-HNT solutions. HNT incorporation augmented the elongation at break in 800% but not in a linear manner, the smallest concentration of HNT used was the one with the better results, probably due to the agglomeration of HNT at higher concentrations as shown by SEM micrographs. Finally, the human dermal fibroblast (HDF) cell viability assay demonstrated that COL-HNT membranes were biocompatible up to a concentration of less than 1.0% and that concentrations greater than 2.0% significantly affect membrane permeability, subsequently leading to the death of the cells. Our results show that HNT can be incorporated into collagen to obtain nanofiber scaffolds, with improved mechanical properties up to 0.5% of HNT, being important in the field of tissue engineering.
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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 | 0,000 | 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.
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 ».