Insight into synergetic effects of serum albumin and glucose on the biodegradation behavior of WE43 alloy in simulated body fluid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The biodegradation rate of Mg alloy medical devices, such as screws and plates for temporary bone fracture fixation or coronary angioplasty stents, is an increasingly important area of study. In vitro models of the corrosion behavior of these devices use revised simulated body fluid (m-SBF) based on a healthy individual’s blood chemistry. Therefore, model outputs have limited application to patients with altered blood plasma glucose or protein concentrations. This work studies the biodegradation behavior of Mg alloy WE43 in m-SBF modified with varying concentrations of glucose and bovine serum albumin (BSA) to (1) mimic a range of disease states and (2) determine the contributions of each biomolecule to corrosion. Measurements include the Mg ion release rate, electrolyte pH, the extent of hydrogen evolution (as a proxy for corrosion rate), surface morphology, and corrosion product composition and effects. BSA (0.1 g l–1) suppresses the rate of hydrogen evolution (about 30%) after 24 h and—to a lesser degree—Mg2+ release in both the presence and absence of glucose. This effect gets more pronounced with time, possibly due to BSA adsorption on the Mg surface. Electrochemical studies confirm that adding glucose (2 g l–1) to the solution containing BSA (0.1 g l–1) caused a decrease in corrosion resistance (by around 40%), and concomitant increase in the hydrogen evolution rate (from 10.32 to 11.04 mg cm–2 d–1) to levels far beyond the tolerance limits of live tissues.
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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 ».