Real‐Time Visualization of Calcium Phosphate Formation on Titanium Dioxide Nanoparticles Using Liquid Transmission Electron Microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The integration of titanium dioxide (TiO 2 ) with calcium phosphate (CaP)‐based hydroxyapatite (HAP) is a promising strategy for enhancing the bioactivity of bone implants. However, a fundamental understanding of the interfacial reactions governing CaP mineralization on TiO 2 remains limited due to lack of characterization techniques with sufficient spatial and temporal resolution in hydrated state. In this study, in situ liquid transmission electron microscopy (TEM) imaging and correlative ex situ TEM analyses are combined to investigate the nucleation, aggregation, and crystallization of the CaP layer on TiO 2 nanoparticle surfaces. The findings reveal a three‐step mineralization process: 1) aggregation of TiO 2 nanoparticles in solution, 2) formation of an amorphous CaP‐like (ACP‐like) layer, leading to an ACP‐like coated TiO 2 nanoparticle structure, and 3) progressive crystallization of ACP into HAP, forming a HAP‐like coated TiO 2 nanoparticle structure. Liquid‐TEM imaging captured dynamic transformations, including nanoparticle aggregation, structural evolution, and phase transitions, providing unprecedented insights into the physicochemical interactions underlying mineralization. Additionally, the effects of electron beam exposure on TiO 2 nanoparticles are evaluated, demonstrating that high electron flux densities can induce morphological instability. This study advances the understanding of CaP‐TiO 2 interfacial mineralization and offers valuable guidance for optimizing bioactive coatings to improve osseointegration and the stability of bone implants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».