Bioactive glass-collagen/poly (glycolic acid) scaffold nanoparticles exhibit improved biological properties and enhance osteogenic lineage differentiation of mesenchymal stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Today's using tissue engineering and suitable scaffolds have got attention to increase healing of non-union bone fractures. In this study, we aimed to prepare and characterize scaffolds with functional and mechanical properties suitable for bone regeneration. Porous scaffolds containing collagen-poly glycolic acid (PGA) blends and various quantities of bioactive glass (BG) 45S5 were fabricated. Scaffolds with different compositions (BG/collagen-PGA ratios (w/w): 0/100; 40/60; 70/30) were characterized for their morphological properties, bioactivity, and mechanical behavior. Then, biocompatibility and osteogenic differentiation potential of the scaffolds were analyzed by seeding mesenchymal stem cells (MSCs). Scaffolds made with collagen-PGA combined with the BG (45S5) were found to have interconnected pores (average pore diameter size 75-115 µm) depending on the percentage of the BG added. Simulated body fluid (SBF) soaking experiments indicated the stability of scaffolds in SBF regardless of their compositions, while the scaffolds retained their highly interconnected structure. The elastic moduli, cell viability, osteogenic differentiation of the BG/collagen-PGA 40/60 and 70/30 scaffolds were superior to the original BG/collagen-PGA (0/100). These results suggest that BG incorporation enhanced the physical stability of our collagen-PGA scaffold previously reported. This new scaffold composition provides a promising platform to be used as a non-toxic scaffold for bone regeneration and tissue engineering.
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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) | 0,000 | 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 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 ».