Evaluation of photochemically cross-linked collagen/gold nanoparticle composites as potential skin tissue scaffolds
Notice bibliographique
Résumé
Collagen type I is the main structural unit in skin tissue and is therefore used preferentially in skin tissue scaffolds. However, collagen-based 3D scaffolds have weak aqueous stability and degradation profiles in their uncross-linked states and chemical cross-linking reagents arise toxicity concerns, which generally restrict the spectrum of their biomedical applicability. Here, the research goal is to photochemically cross-link collagen type I with rose bengal (RB) when subjected to green laser light and to investigate the effect of silk sericin-capped gold nanoparticles (S-AuNP) when incorporated into scaffolds on the cross-linking process and thus on the scaffold properties. All the collagen scaffolds, that is plain collagen (C), collagen/S-AuNP (C-Au), cross-linked collagen (C-RBL), and cross-linked collagen/S-AuNP (C-AuRBL) were characterized for their potential as skin tissue scaffolds. C-AuRBL group had the best thermal stability, resistance to enzymatic degradation, and more uniform pore size distribution. None of the groups had cytotoxicity (cell viability > 70%) regarding the microscopic observations and MTT cell viability assays for L929 fibroblasts. L929 fibroblasts and primary adult human epidermal keratinocytes (HEKa) were also separately seeded on C-AuRBL scaffolds and according to microscopy results, they could support the stimulation of adhesion, morphological changes, and spreading of both cells, thereby encouraging the usage of this fabrication strategy for prospective skin tissue scaffolds.
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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 ».