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Enregistrement W7049221113

Nanoscale 3D mapping of biomineral composition and properties in human bone

2020· article· en· W7049221113 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensiNano Medical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteonHuman boneNanoscopic scaleSynchrotronTrabecular boneVoxelNanostructureResolution (logic)Bone structure
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone has a complex hierarchical structure with structural motifs ranging from the nm-mm scale, giving rise to the unique mechanical and biological properties of bone. Many other biological materials present such hierarchical structures, which are very challenging to unravel. While the structure of human bone is well characterized down to the microscopic scale, the bone structure at the sub-100 µm is still debated with many structural and medical questions remaining unanswered. Studying this nanostructured hierarchical material at the nanoscale is challenging due to its complex 3D structure. One route to study such materials is X-ray powder diffraction computed tomography (XRD-CT) that reveals the 3D distribution of crystalline phases and X-ray fluorescence computed tomography (XRF-CT) that provides element distributions. We will present how we have used this technique at beamline P06, DESY, to map spatio/temporal variations in the biomineral across an osteon of human bone with 400 nm voxel size1. This allowed us to show that the microstructural properties of bone mineral is non-homogeneous and highly dependent on the time point at which it was laid down. Through further development of combined XRD-CT and XRF-CT, we have increased the 3D resolution of the technique below 120 nm opening the path for studying the next structural regime in bone2. With upgraded synchrotron sources, fast scanning motors, and high quality sample stages, the scan time of scanning XRD and XRF could decrease significantly allowing for probing larger volumes and multiple samples. This would enable new possibilities for unravelling the structure of hierarchical materials, both biological and synthetic. Γ 1. Wittig, N. K.; Palle, J.; Østergaard, M.; Frølich, S.; Birkbak, M. E.; Spiers, K.; Garrevoet, J.; Birkedal, H., Bone Biomineral Properties Vary across Human Osteonal Bone. ACS Nano 2019, 13, 12949-12956. 2. Palle, J.; Wittig, N. K.; Kubec, A.; Niese, S.; Rosenthal, M.; Burghammer, M.; Grünewald, T. A.; Birkedal, H., Nanobeam X-ray fluorescence and diffraction computed tomography on human bone with a resolution better than 120 nm. J. Struct. Biol. 2020, 212, 107631.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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