Direct Ink Writing of Graphene Oxide Reinforced 13-93B1 Bioactive Glass Scaffolds for Bone Tissue Engineering Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Graphene-reinforced bioactive glass scaffolds have gained significant attention in the field of bone tissue engineering due to their unique combination of mechanical strength, bioactivity, and electrical conductivity. Additive manufacturing techniques, such as 3D printing, provide a versatile platform for fabricating these scaffolds with precise control over their architecture and composition. Consequently, in this work, we have fabricated graphene oxide (GO)-reinforced 13-93B1 bioactive glass scaffold using the direct ink writing technique. A Pluronic F-127- based ink was prepared for scaffold fabrication, and its rheological properties were assessed for shear thinning behaviour, structural support, and recovery. Further, the fabricated scaffolds were characterized using micro-computed tomography, scanning electron microscopy, and energy dispersive x-ray spectroscopy. Additionally, computational fluid dynamics simulations with Dulbecco’s modified eagle medium and blood were performed to evaluate the perfusion kinetics of the scaffolds. The inclusion of GO enhanced the compressive strength of the fabricated scaffolds by ∼225%. The morphological characterization based on micro-computed tomography showed that additively manufactured scaffolds have appropriate porosity, pore size, pore throat size, and interconnectivity. The live-dead assay results showed no cytotoxicity towards C2C12 mouse myoblast cells. Also, cell adhesion and cell viability results show better cell growth on the nanocomposite scaffolds. Overall, the fabricated scaffold is found suitable for bone tissue engineering applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».