Zinc finger-inspired peptide-metal-phenolic nanointerface enhances bone-implant integration under bacterial infection microenvironment through immune modulation and osteogenesis promotion
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
Orthopedic and dental implantations under bacterial infection microenvironment face significant challenges in achieving high-quality bone-implant integration. Designing implant coatings that incorporate both immune defense and anti-inflammation is difficult in conventional single-functional coatings. We introduce a multifunctional nanointerface using a zinc finger-inspired peptide-metal-phenolic nanocoating, designed to enhance implant osseointegration under such conditions. Abaloparatide (ABL), a second-generation anabolic drug for treating osteoporosis, can be integrated into the design of a zinc-phenolic network constructed on the implant surface (ABL@ZnTA). Importantly, the phenolic-coordinated Zn2+ ions in ABL@ZnTA can act as zinc finger motif to co-stabilize the configuration of ABL through multiple molecular interactions, enabling high bioactivity, high loading capacity (1.36 times), and long-term release (>7 days) of ABL. Our results showed that ABL@ZnTA can modulate macrophage polarization from the pro-inflammatory M1 towards the anti-inflammatory M2 phenotype, promoting immune osteogenesis with increased OCN, ALP, and SOD 1 expression. Furthermore, the ABL@ZnTA significantly reduces inflammatory fibrous tissue encapsulation and enhances the long-term stability of the implants, indicated by enhanced binding strength (6 times) and functional connectivity (1.5−3 times) in the rat bone defect model infected by S. aureus. Overall, our research offers a nano-enabled synergistic strategy that balances infection defense and osteogenesis promotion in orthopedic and dental implantations.
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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 | 0,000 | 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 découle