Biomimetic gradient hydrogels for tissue engineering
Notice bibliographique
Résumé
During tissue morphogenesis and homeostasis, cells experience various signals in their environments, including gradients of physical and chemical cues. Spatial and temporal gradients regulate various cell behaviours such as proliferation, migration, and differentiation during development, inflammation, wound healing, and cancer. One of the goals of functional tissue engineering is to create microenvironments that mimic the cellular and tissue complexity found in vivo by incorporating physical, chemical, temporal, and spatial gradients within engineered three-dimensional (3D) scaffolds. Hydrogels are ideal materials for 3D tissue scaffolds that mimic the extracellular matrix (ECM). Various techniques from material science, microscale engineering, and microfluidics are used to synthesise biomimetic hydrogels with encapsulated cells and tailored microenvironments. In particular, a host of methods exist to incorporate micrometer to centimetre scale chemical and physical gradients within hydrogels to mimic the cellular cues found in vivo. In this review, we draw on specific biological examples to motivate hydrogel gradients as tools for studying cell-material interactions. We provide a brief overview of techniques to generate gradient hydrogels and showcase their use to study particular cell behaviours in two-dimensional (2D) and 3D environments. We conclude by summarizing the current and future trends in gradient hydrogels and cell-material interactions in context with the long-term goals of tissue engineering.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».