Albumin Protein Impact on Early-Stage <i>In Vitro</i> Biodegradation of Magnesium Alloy (WE43)
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Mg and its alloys are promising biodegradable materials for orthopedic implants and cardiovascular stents. The first interactions of protein molecules with Mg alloy surfaces have a substantial impact on their biocompatibility and biodegradation. We investigate the early-stage electrochemical, chemical, morphological, and electrical surface potential changes of alloy WE43 in either 154 mM NaCl or Hanks’ simulated physiological solutions in the absence or presence of bovine serum albumin (BSA) protein. WE43 had the lowest electrochemical current noise (ECN) fluctuations, the highest noise resistance ( Z n = 1774 Ω·cm 2 ), and the highest total impedance (| Z | = 332 Ω·cm 2 ) when immersed for 30 min in Hanks’ solution. The highest ECN, lowest Z n (1430 Ω·cm 2 ), and |Z| (49 Ω·cm 2 ) were observed in the NaCl solution. In the solutions containing BSA, a unique dual-mode biodegradation was observed. Adding BSA to a NaCl solution increased | Z | from 49 to 97 Ω·cm 2 and decreased the ECN signal of the alloy, i.e., the BSA inhibited corrosion. On the other hand, the presence of BSA in Hanks’ solution increased the rate of biodegradation by decreasing both Z n and | Z | while increasing ECN. Finally, using scanning Kelvin probe force microscopy (SKPFM), we observed an adsorbed nanolayer of BSA with aggregated and fibrillar morphology only in Hanks’ solution, where the electrical surface potential was 52 mV lower than that of the Mg oxide layer.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».