Two-dimensional superlattice films of gold nanoparticle-polystyrene composites: a bioactive platform for bone homeostasis maintenance
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 Osseo-integration between the implant and bone is a crucial factor to create a strong, durable bond that allows the implant to function effectively. However, regular implant surface with poor osseo-integration ability may cause aseptic loosening, resulting in the failure of implants. Herein, a serial of macroscopic one-particle thick superlattice films generated by self-assembly of diverse size of gold nanoparticles (GNPs) were termed as SFGs and were considered as bioactive implant coatings for enhancing osseo-integration. A hydroquinone-assisted seed method is established to fabricate homogenous GNPs with controllable sizes (20, 60, and 90 nm), which were further employed as building blocks to generate macroscopic one-particle thick superlattice films of GNPs (SFGs-20, SFGs-60, and SFGs-90) with the assistance of ploystryrene. The SFGs present a size-dependent performance on bone homeostasis, where SFGs-90 demonstrated the most pronounced facilitation of osteogenic differentiation of osteoblasts as well as deactivation of osteoclasts compared with SFGs-20 and SFGs-60. Considering the universal applicability of SFGs for depositing on various substrates, these SFGs with enhanced osseo-integration capabilities could serve as a bioactive platform for surface modification of orthopedic implants, effectively addressing the issue of aseptic loosening. Graphical abstract Two-dimensional superlattice films of gold nanoparticle-polystyrene composites exhibit enhanced osteogenic-stimulation and osteoclastic-inhibition effects for regulating bone homeostasis maintenance.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle