In Vivo Self‐Growing Mineral Coating Enables Durable Protection on Mg Biometals for Bone Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Magnesium represents the revolutionary biometal for bone regeneration but necessitates protective coatings to mitigate its rapid biodegradation and promote osteogenesis. However, conventional coatings inevitably deteriorate in vivo due to the mechanical damage during implant fixation surgery and continuous exposure to corrosive biofluids. Herein, a coating strategy that utilizes biofluid components to dynamically ‘self‐grow’ a mineral coating instead of deterioration, mimicking tooth enamel growth through in vivo biomineralization, is proposed to overturn the instability of coatings. A dual‐layer system, consisting of a surface‐parallel fluoroapatite (FAP)‐crystal network layer and a fluoride‐releasing MgF 2 layer, is constructed on the Mg surface to catalyze the energetically favorable conversion of Ca 2+ and PO 4 3− ions from biofluids into new FAPs via fluoride‐combined FAP template‐boosted biomineralization. This dynamically grown FAP continuously densifies the coating by sealing internal voids and autonomously adapts to the highly corrosive environment. Consequently, the self‐growing coating effectively mitigates biocorrosion, maintains magnesium substrate integrity over two months in vivo, significantly improves osteointegration and accelerates bone regeneration by enhancing osteoblast adhesion, differentiation, and fostering endogenous mineralization. This innovative strategy leverages unlimited corrosive biofluids to dynamically create an anti‐corrosion coating in vivo, revolutionizing the development of durable and bioactive coatings for implanted biomaterials.
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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 ».