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Enregistrement W4392938224 · doi:10.1177/08853282241240139

Advancements in self-assembling peptides: Bridging gaps in 3D cell culture and electronic device fabrication

2024· article· en· W4392938224 sur OpenAlexaff
Azadeh Jafari

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomaterials Applications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupramolecular Self-Assembly in Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotechnologySelf-assembling peptideBridging (networking)Materials sciencePeptideTissue engineeringExtracellular matrixFabricationQuantum dotNanofiberComputer scienceChemistryCell biologyBiologyBiomedical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-assembling peptides (SAPs) show promise in creating synthetic microenvironments that regulate cellular function and tissue repair. Also, the precise π-π interactions and hydrogen bonding within self-assembled peptide structures enable the creation of quantum confined structures, leading to reduced band gaps and the emergence of semiconductor properties within the superstructures. This review emphasizes the need for standardized 3D cell culture methods and electronic devices based on SAPs for monitoring cell communication and controlling cell surface morphology. Additionally, the gap in understanding the relationship between SAP peptide sequences and nanostructures is highlighted, underscoring the importance of optimizing peptide deposition parameters, which affect charge transport and bioactivity due to varying morphologies. The potential of peptide nanofibers as extracellular matrix mimics and the introduction of the zone casting method for improved film deposition are discussed within this review, aiming to bridge knowledge gaps and offer insights into fields like tissue engineering and materials science, with the potential for groundbreaking applications at the interface of biology and materials engineering.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,272 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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