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Enregistrement W4388944204 · doi:10.3390/gels9120923

Metal Organic Framework-Incorporated Three-Dimensional (3D) Bio-Printable Hydrogels to Facilitate Bone Repair: Preparation and In Vitro Bioactivity Analysis

2023· article· en· W4388944204 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGels · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesDivision of Administrative Services
Mots-clésSelf-healing hydrogelsMaterials scienceDrug deliveryGelatinNanotechnologyTissue engineeringBiomedical engineeringRegenerative medicine3D cell cultureNanoparticleChemistryCellPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogels are three-dimensional (3D) water-swellable polymeric matrices that are used extensively in tissue engineering and drug delivery. Hydrogels can be conformed into any desirable shape using 3D bio-printing, making them suitable for personalized treatment. Among the different 3D bio-printing techniques, digital light processing (DLP)-based printing offers the advantage of quickly fabricating high resolution structures, reducing the chances of cell damage during the printing process. Here, we have used DLP to 3D bio-print biocompatible gelatin methacrylate (GelMA) scaffolds intended for bone repair. GelMA is biocompatible, biodegradable, has integrin binding motifs that promote cell adhesion, and can be crosslinked easily to form hydrogels. However, GelMA on its own is incapable of promoting bone repair and must be supplemented with pharmaceutical molecules or growth factors, which can be toxic or expensive. To overcome this limitation, we introduced zinc-based metal-organic framework (MOF) nanoparticles into GelMA that can promote osteogenic differentiation, providing safer and more affordable alternatives to traditional methods. Incorporation of this nanoparticle into GelMA hydrogel has demonstrated significant improvement across multiple aspects, including bio-printability, and favorable mechanical properties (showing a significant increase in the compressive modulus from 52.14 ± 19.42 kPa to 128.13 ± 19.46 kPa with the addition of ZIF-8 nanoparticles). The designed nanocomposite hydrogels can also sustain drug (vancomycin) release (maximum 87.52 ± 1.6% cumulative amount) and exhibit a remarkable ability to differentiate human adipose-derived mesenchymal stem cells toward the osteogenic lineage. Furthermore, the formulated MOF-integrated nanocomposite hydrogel offers the unique capability to coat metallic implants intended for bone healing. Overall, the remarkable printability and coating ability displayed by the nanocomposite hydrogel presents itself as a promising candidate for drug delivery, cell delivery and bone tissue engineering applications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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