A Novel Melt Electrospinning System for Studying Cell Substrate Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Controlling cell behavior has generated immense attention in the fields of tissue engineering and regenerative medicine. Particular emphasis has been given to the creation of 3D biomimetic cellular microenvironments that replicate the complex nature of the extracellular matrix (ECM). A key factor that has not been rigorously deconstructed using scalable, layered manufacturing approaches is the structural dimension or scale aspect of in vitro culture models. Melt electrospinning represents a bio-additive manufacturing process that has been relatively under-reported. Although complex in nature, the melt electrospinning process can furnish a 3D cell delivery format with physiologically relevant 3D structural cues. In the present work, poly-ε-caprolactone (PCL) has been chosen as the biomaterial substrate. Rheological studies that guide the design phase of the reported system have been performed for the entire PCL melt processing range, implicating the governing effect of the experimental melt temperature on the scale and the topography in the final processed material. Notable challenges that arise from the nature of the process with respect to the electrospun fiber stability and resolution have been overcome through the design of a novel heating element configuration. In this paper, a reliable biofabrication process with tunable processing of the fiber diameter and alignment is reported. Fundamental parametric studies utilizing the major processing parameters demonstrate the potential for the system to precisely fabricate 3D PCL scaffolds with microstructural features.
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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) | 0,001 | 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 ».