Advancing collagen-based biomaterials for oral and craniofacial tissue regeneration
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
Abstract The oral and craniofacial region consists of various types of hard and soft tissues with the intricate organization. With the high prevalence of tissue defects in this specific region, it is highly desirable to enhance tissue regeneration through the development and use of engineered biomaterials. Collagen, the major component of tissue extracellular matrix, has come into the limelight in regenerative medicine. Although collagen has been widely used as an essential component in biomaterial engineering owing to its low immunogenicity, high biocompatibility, and convenient extraction procedures, there is a limited number of reviews on this specific clinic sector. The need for mechanical enhancement and functional engineering drives intensive efforts in collagen-based biomaterials concentrating on therapeutical outcomes and clinical translation in oral and craniofacial tissue regeneration. Herein, we highlighted the status quo of the design and applications of collagen-based biomaterials in oral and craniofacial tissue reconstruction. The discussion expanded on the inspiration from the leather tanning process on modifications of collagen-based biomaterials and the prospects of multi-tissue reconstruction in this particular dynamic microenvironment. The existing findings will lay a new foundation for the optimization of current collagen-based biomaterials for rebuilding oral and craniofacial tissues in the future. Graphical Abstract
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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