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Enregistrement W4291036032 · doi:10.1016/j.jmrt.2022.07.180

Improvement of mechanical properties of collagen electrospun mats by halloysite nanotubes

2022· article· en· W4291036032 sur OpenAlexfundno aff
A. Hernández Rangel, Rocío Guadalupe Casañas Pimentel, Eduardo San Martín‐Martínez

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Research and Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaSwine Innovation Porc
Mots-clésHalloysiteMaterials scienceScaffoldTissue engineeringFibroblastElectrospinningNanofiberElongationMembraneBiomaterialBiocompatibilityChemical engineeringComposite materialBiomedical engineeringBiophysicsNanotechnologyPolymerChemistryIn vitroUltimate tensile strengthBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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