Helical rosette nanotubes as a biomimetic tissue engineering scaffold material
Notice bibliographique
Résumé
It is widely known that mimicking the nanometric features of natural tissues in biomaterials is very useful for improving cell adhesion, proliferation and differentiation. Helical rosette nanotubes (HRN) are one type of such organic nanomaterials which self-assemble when added to water. Through non-covalent interactions such as H-bonding, base stacking interactions and hydrophobic interactions, the building blocks of HRN when self-assembled form a stable nanotube with a hollow core 11 Å across. Since the chemical properties and nanometric structures of HRN are very similar to those of collagen and hydroxyapatite (the nanostructured constituent components in bone), it is anticipated that HRN would be more well-suited for orthopaedic applications compared to conventional implant materials such as titanium which do not mimic the nanometer features of bone. For this reason, the current study is focused on investigating HRN as a potential orthopaedic tissue engineering scaffold. Compared to uncoated titanium, in vitro studies clearly showed that osteoblasts (bone-forming cells) adhered more on specialized versions of HRN, specifically HRN functionalized with lysine (K) and arginine (Arg) when coated on titanium surfaces. This phenomenon may be attributed to the presence of amino acids side chains (such as arginine and lysine) as well as the biologically-inspired nanometric features that HRN form when coated on titanium. Moreover, HRN can undergo a phase transition from liquid to a viscous gel when heated to 60 °C or when added directly to serum-free media at body temperatures. Transmission electron microscopy (TEM) showed that a densely-packed nanotube network is formed in the viscous gel. Further in vitro studies including measuring osteoblast adhesion and subsequent functions when cultured in the viscous HRN tissue engineering scaffold will be presented. In this manner, this study introduces a new self-assembled nanomaterial, HRN, that is showing promising in various orthopaedic tissue engineering applications.
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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) | 0,000 | 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 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 ».