Surface topography modulates initial platelet adhesion to titanium substrata
Notice bibliographique
Résumé
The clinical success of implanted biomaterials such as dental implants is largely determined by the molecular signaling that occurs at the tissue-implant interface. The modification of surface topography is a widely-employed strategy for optimizing tissue integration with dental implants. However, little is known regarding the direct, cellular-level effects of substratum topography on platelet signaling and adhesion, despite these cells being the first to encounter the implant surface during surgical placement. Here we compared platelet adhesion and secretion on four (4) different titanium surfaces, notably, the modifications applied to commercially available dental implants: smooth (S) titanium; acid-etched (AE), sandblasted (SB) and a combined acid-etching/sandblasting procedure (SLA). Platelets were isolated from human blood, washed, and seeded on to the 4 test surfaces; platelet adhesion was quantified by microscopy. In addition, the secretion of critical molecules stored in platelet granules (platelet factor 4, PF4; soluble P-selectin, sCD62P; transforming growth factor-beta1, TGF-β1; platelet-derived growth factor-AB, PDGF-AB) was measured by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) analysis of the supernatants. There was greater platelet adhesion to the rougher AE and SB surfaces, however, the concentration of the secreted growth factors was comparable on all surfaces. We conclude that while surface topography can be engineered to modulate initial platelet adhesion, granule secretion is likely regulated as a separate and independent process.
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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 ».