Oxygen Delivery by Biopolymeric Scaffolds to Enhance Tissue Regeneration
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
Oxygen plays a vital role in tissue regeneration as it is essential for various cellular processes, such as metabolism, growth, and repair. Consequently, scientists have been exploring ways to enhance cells’ access to oxygen through scaffolds for more effective and accurate tissue reconstruction. A critical need remains for a comprehensive investigation into the fabrication of oxygen-generating scaffolds (OGSCs), targeted tissues, and the underlying biological signaling pathways as well as the challenges related to their application, which have not yet been fully explored in the existing literature. According to the results, 3D printing was the most effective fabrication technique for developing OGSCs. Electrospinning and cryogelation were also identified as other valuable techniques. Among the oxygen sources, CaO 2 was the most effective, especially when combined with catalase, which enhances oxygen generation. The production of H 2 O 2 during oxygen generation presented a significant challenge due to its cytotoxic effects; however, catalase helped mitigate H 2 O 2 levels within the body. OGSC development has mainly focused on applications in the bone, heart, skin, and cartilage. It was concluded that the impact of oxygen on biological activities varies depending on the tissue type. It was also inferred that excessive oxygen generation can potentially lead to hyperoxia and disrupt critical signaling pathways. Notably, oxygen generation in cartilage has shown an adverse biological effect. The primary limitation of OGSCs remains the lack of precise control over the level of oxygen generated. To summarize, OGSCs demonstrated a strong potential in tissue regeneration.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle