Resveratrol loaded native silk fiber-sericin hydrogel double interpenetrating bioactive wound dressing facilitates full-thickness skin wound healing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wound repair is challenging for traditional wound dressings. New bioactive dressings need to be developed urgently. Herein, we reported a highly bioactive silk protein wound dressing (SPD) with natural silk fiber-sericin hydrogel interpenetrating double network structure, which combines the dual characteristics of natural silk and sericin hydrogel. Silk fiber scaffolds were secreted directly from silkworms bred by regulating their spinning behaviors. Sericin in SPD is obtained by dissolving silkworm cocoons at high temperature and high pressure, while it remains intact activities to self-assemble a hydrogel. To explore the effect of SPD, we first systematically evaluated its physicochemical properties and biological activities in vitro . The SPD exhibits high porosity, prominent mechanical strength, pH-responsive degradability, and excellent anti-oxidation and cell compatibility. Besides, SPD can load and maintain long-term drug release. Based on the satisfactory performance of SPD in vitro , effective in vivo treatment was achieved in a mouse full-thickness wound model, as demonstrated by a significantly accelerated wound healing process, promote the regeneration of hair follicles and sebaceous glands, increased expression of vascular endothelial growth factor, and reduced inflammation. Further, resveratrol was loaded into SPD to enhance the effects of anti-oxidation and anti-inflammation for wound healing. Our investigation shows that SPD with excellent physicochemical and biological properties applied in a murine full-thickness skin wound model resulted in remarkable and efficient acceleration of healing process, which may inspire the design of new, effective, and safer medical materials for tissue regeneration.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».