Enhanced biological performance of Sr2+-doped nanorods on titanium implants by surface thermal-chemical treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Titanium alloys, as artificial implants for orthopedic diseases, are prone to aseptic loosening and infection after surgery because their smooth surface restricts the attachment and movement of osteoblasts, resulting in a lack of osteogenic and antimicrobial properties. This study aimed to prepare SrTiO 3 nanostructures with varying Sr content on the surface of titanium through a thermal-chemical treatment, enhancing the osteogenic capacity of titanium while providing antibacterial properties. The results indicated that the SrTiO 3 nanostructures are primarily composed of pure titanium and SrTiO 3 phases, exhibiting a rod-like surface morphology. Sr is uniformly distributed across the surface of the samples, and increasing the Sr content does not alter the morphology of the nanostructures. Wettability tests demonstrated that the SrTiO 3 nanostructures exhibited superhydrophilicity, promoting cell adhesion. Electrochemical tests revealed that the SrTiO 3 nanostructures prepared on the titanium surface significantly enhanced its corrosion resistance. After 14 days of immersion in simulated body fluids, a significant amount of hydroxyapatite formed on the surface of STN3, indicating that the SrTiO 3 nanostructures possess good bioactivity. In vitro antimicrobial tests demonstrated that SrTiO 3 nanostructures were effective against both Escherichia coli and Staphylococcus aureus , with the antimicrobial rates increasing alongside the Sr content, reaching 48.1% and 38.6%, respectively. Graphical Abstract
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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 ».