In-Vitro Evaluation of Photofunctionalized Implant Surfaces in a High-Glucose Microenvironment Simulating Diabetics
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
The present study aimed to assess the efficacy of photofunctionalization on commercially available dental implant surfaces in a high-glucose environment. Discs of three commercially available implant surfaces were selected with various nano- and microstructural alterations (Group 1-laser-etched implant surface, Group 2-titanium-zirconium alloy surface, Group 3-air-abraded, large grit, acid-etched surface). They were subjected to photo-functionalization through UV irradiation for 60 and 90 min. X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) was used to analyze the implant surface chemical composition before and after photo-functionalization. The growth and bioactivity of MG63 osteoblasts in the presence of photofunctionalized discs was assessed in cell culture medium containing elevated glucose concentration. The normal osteoblast morphology and spreading behavior were assessed under fluorescence and phase-contrast microscope. MTT (3-(4,5 Dimethylthiazol-2-yl)-2,5-diphenyltetrazolium bromide) and alizarin red assay were performed to assess the osteoblastic cell viability and mineralization efficiency. Following photofunctionalization, all three implant groups exhibited a reduced carbon content, conversion of Ti4+ to Ti3+, increased osteoblastic adhesion, viability, and increased mineralization. The best osteoblastic adhesion in the medium with increased glucose was seen in Group 3. Photofunctionalization altered the implant surface chemistry by reducing the surface carbon content, probably rendering the surfaces more hydrophilic and conducive for osteoblastic adherence and subsequent mineralization in high-glucose environment.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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