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, and orthopedic and dental implants. The nanocomposites are synthesized by the co-precipitation method with different ratios of hydroxyapatite and collagen. Their mechanical, biological, and degradation properties are analyzed using various experimental and computational techniques. Attenuated total reflection-Fourier-transform infrared spectroscopy, thermogravimetric analysis, and X-ray diffraction unveil the low crystallinity and nanoscale particle size of hydroxyapatite (22.62 nm) and hydroxyapatite/collagen composites (14.81 nm). These findings are substantiated by scanning electron microscopy with energy-dispersive X-ray spectroscopy, confirming the Ca/P ratio between 1.65 and 1.53 and attesting to the formation of non-stoichiometric apatites in all samples, further validated by 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 study paves the way for the development of novel biomaterials using chemoinformatics tools and methods, facilitating the optimization of design and synthesis parameters, as well as the prediction of biological outcomes. Future research directions should encompass the investigation of in vivo biocompatibility and bioactivity of the nanocomposites, while exploring further applications and functionalities of these innovative materials.
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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 | 0,000 | 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 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 ».