Extracellular Matrix‐Surrogate Advanced Functional Composite Biomaterials for Tissue Repair and Regeneration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Native tissues, comprising multiple cell types and extracellular matrix components, are inherently composites. Mimicking the intricate structure, functionality, and dynamic properties of native composite tissues represents a significant frontier in biomaterials science and tissue engineering research. Biomimetic composite biomaterials combine the benefits of different components, such as polymers, ceramics, metals, and biomolecules, to create tissue-template materials that closely simulate the structure and functionality of native tissues. While the design of composite biomaterials and their in vitro testing are frequently reviewed, there is a considerable gap in whole animal studies that provides insight into the progress toward clinical translation. Herein, we provide an insightful critical review of advanced composite biomaterials applicable in several tissues. The incorporation of bioactive cues and signaling molecules into composite biomaterials to mimic the native microenvironment is discussed. Strategies for the spatiotemporal release of growth factors, cytokines, and extracellular matrix proteins are elucidated, highlighting their role in guiding cellular behavior, promoting tissue regeneration, and modulating immune responses. Advanced composite biomaterials design challenges, such as achieving optimal mechanical properties, improving long-term stability, and integrating multifunctionality into composite biomaterials and future directions, are discussed. We believe that this manuscript provides the reader with a timely perspective on composite biomaterials.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 | 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 découle