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Enregistrement W4404123151 · doi:10.3390/biomimetics9110676

ROS Scavenging and Osteogenic Differentiation Potential of L-Methionine-Substituted Poly(Organophosphazene) Electrospun Fibers

2024· article· en· W4404123151 sur OpenAlexafffund
Kibret Mequanint

Notice bibliographique

RevueBiomimetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésScavengingChemistryMethionineElectrospinningBiochemistryOrganic chemistryPolymerAntioxidant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the application of poly[bis (ethylmethionato) phosphazene] (PαAPz-M) electrospun fibers in tissue engineering, focusing on their reactive oxygen species (ROS) scavenging capabilities and material-directed cell behavior, including the influence of their degradation products on cell viability and differentiation, and the scaffold topography's influence on cell alignment. The ROS scavenging ability of PαAPz-M was assessed by DPPH assay, and then PαAPz-M's protection against exogenous ROS was studied. The results showed enhanced cell viability on PαAPz-M fiber mats under oxidative stress conditions. This study also investigated the effects of the degradation products of PαAPz-M on cell viability and osteogenic differentiation. It was observed that the late-stage degradation product, phosphoric acid, can significantly influence the osteogenic differentiation of MSCs. In contrast, methionine, which is the early-stage degradation product, showed a minimal influence. Additionally, the study fabricated fiber mats that can lead to enhanced cell alignment while maintaining high porosity. Collectively, this study expanded the applications of PαAPz-M fiber mat protection against oxidative stress and guiding osteogenic differentiation and cell alignment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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