Cheminformatics-Based Design and Synthesis of Hydroxyapatite/Collagen Nanocomposites for Biomedical Applications
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel cheminformatics approach for the design and synthesis of hydroxyapatite/collagen nanocomposites, which have potential biomedical applications in tissue engineering, drug delivery, orthopedic and dental implants. The nanocomposites are synthesized by the co-precipitation method with different ratios of hydroxyapatite and collagen, and their mechanical, biological, and degradation properties are analyzed using various experimental and computational techniques, such as attenuated total reflection Fourier-transform infrared spectroscopy, X-ray diffraction, thermogravimetric analysis, scanning electron microscopy with energy-dispersive X-ray spectroscopy, and molecular simulation. The antimicrobial activity of the nanocomposites is evaluated in vitro against several bacterial and fungal strains, demonstrating their medical potential. Additionally, in silico analyses are performed to predict the absorption, distribution, metabolism, and excretion properties and the bioavailability of the collagen samples. This work opens new avenues for the development of novel biomaterials using cheminformatics tools and methods, which can facilitate the optimization of the design and synthesis parameters, as well as the prediction of the biological outcomes. Future research directions include the investigation of the biocompatibility and bioactivity of the nanocomposites in vivo, as well as the exploration of other applications and functionalities of these nanocomposites.
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.
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».