Bone-mimicking scaffold based on silk fibroin incorporated with hydroxyapatite and titanium oxide as enhanced osteo-conductive material for bone tissue formation: fabrication, characterization, properties, and <i>in vitro</i> testing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bone-mimicking scaffolds based on silk fibroin (SF) mixed with hydroxyapatite nanoparticles (HA NPs) and titanium oxide (TiO2) nanoparticles were created as materials for bone formation. Six scaffold groups were fabricated: S1 (SF), S2 (Silk + (HA: TiO2; 100: 0)), S3 (Silk, (HA: TiO2; 70: 30)), S4 (Silk + (HA NPs: TiO2; 50: 50)), S5 (Silk + (HA: TiO2; 30: 70)), and S6 (Silk + (HA NPs: TiO2; 0:100)). Scaffolds were characterized for molecular formation, structure, and morphology by Fourier transform infrared spectroscopy, element analysis, and X-ray diffraction. They were tested for physical swelling and compressive modulus. Scaffolds were cultured with MC3T3 and tested in vitro to evaluate their biological performance. The results showed that scaffolds with HA and TiO2 demonstrated molecular interaction via amide I and phosphate groups. These scaffolds had smaller pore sizes than those without HA and TiO2. They showed more swelling and higher compressive modulus than the scaffolds without HA and TiO2. They exhibited better biological performance: cell adhesion, viability, proliferation, alkaline phosphatase activity, and calcium content than the scaffolds without HA and TiO2. Their porous walls acted as templates for cell aggregation and supported synthesis of calcium secreted from cells. S3 were the most suitable scaffolds. With their enhanced osteo-conductive function, they are promising for bone augmentation for oral and maxillofacial surgery.
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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 ».