Biomimicry and 3D-Printing of Mussel Adhesive Proteins for Regeneration of the Periodontium—A Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Innovation in the healthcare profession to solve complex human problems has always been emulated and based on solutions proven by nature. The conception of different biomimetic materials has allowed for extensive research that spans several fields, including biomechanics, material sciences, and microbiology. Due to the atypical characteristics of these biomaterials, dentistry can benefit from these applications in tissue engineering, regeneration, and replacement. This review highlights an overview of the application of different biomimetic biomaterials in dentistry and discusses the key biomaterials (hydroxyapatite, collagen, polymers) and biomimetic approaches (3D scaffolds, guided bone and tissue regeneration, bioadhesive gels) that have been researched to treat periodontal and peri-implant diseases in both natural dentition and dental implants. Following this, we focus on the recent novel application of mussel adhesive proteins (MAPs) and their appealing adhesive properties, in addition to their key chemical and structural properties that relate to the engineering, regeneration, and replacement of important anatomical structures in the periodontium, such as the periodontal ligament (PDL). We also outline the potential challenges in employing MAPs as a biomimetic biomaterial in dentistry based on the current evidence in the literature. This provides insight into the possible increased functional longevity of natural dentition that can be translated to implant dentistry in the near future. These strategies, paired with 3D printing and its clinical application in natural dentition and implant dentistry, develop the potential of a biomimetic approach to overcoming clinical problems in dentistry.
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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) | 0,001 | 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 découle