A novel automated cell-seeding device for tissue engineering of tubular scaffolds: design and functional validation
Notice bibliographique
Résumé
Obtaining an efficient, uniform and reproducible cell seeding of porous tubular scaffolds constitutes a major challenge for the successful development of tissue-engineered vascular grafts. In this study, a novel automated cell-seeding device utilizing direct cell deposition, patterning techniques and scaffold rotation was designed to improve the cell viability, uniformity and seeding efficiency of tubular constructs. Quantification methods and imaging techniques were used to evaluate these parameters on the luminal and abluminal sides of fibrous polymer scaffolds. With the automated seeding method, a high cell-seeding efficiency (~89%), viability (~85%) and uniformity (~85-92%) were achieved for both aortic smooth muscle cells (AoSMCs) and aortic endothelial cells (AoECs). The duration of the seeding process was < 8 min. Initial cell density, cell suspension in matrix-containing media, duration of seeding process and scaffold rotation were found to affect the seeding efficiency. After few days of culture, a uniform longitudinal and circumferential cell distribution was achieved without affecting cell viability. Both cell types were viable and spread along the fibres after 28 h and 6 days of static incubation. This new automated cell-seeding method for tubular scaffolds is efficient, reliable and meets all the requirements for clinical applicability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».