MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1996326012 · doi:10.1002/adma.201301082

Cell‐laden Microengineered and Mechanically Tunable Hybrid Hydrogels of Gelatin and Graphene Oxide

2013· article· en· W1996326012 sur OpenAlexaff
Su Ryon Shin, Behnaz Aghaei‐Ghareh‐Bolagh, Tram T. Dang, Seda Nur Topkaya, Xiguang Gao, Seung Yun Yang, Sung Mi Jung, Jong Hyun Oh, Mehmet R. Dokmeci, Xiaowu Tang, Ali Khademhosseini

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGraphene and Nanomaterials Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésSelf-healing hydrogelsGrapheneMaterials scienceGelatinNanotechnologyOxideStackingTissue engineeringBiomedical engineeringPolymer chemistryChemistryEngineeringBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incorporating graphene oxide inside GelMA hydrogels enhances their mechanical properties and reduces UV-induced cell damage while preserving their favorable characteristics for 3D cell encapsulation. NIH-3T3 fibroblasts encapsulated in GO-GelMA microgels demonstrate excellent cellular viability, proliferation, spreading, and alignment. GO reinforcement combined with a multi-stacking approach offers a facile engineering strategy for the construction of complex artificial tissues.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,162
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations340
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvanced MaterialsMême sujetGraphene and Nanomaterials ApplicationsTravaux en français237 207