Investigation of the In Vitro Culture Process for Skeletal-Tissue-Engineered Constructs Using Computational Fluid Dynamics and Experimental Methods
Notice bibliographique
Résumé
The in vitro culture process via bioreactors is critical to create tissue-engineered constructs (TECs) to repair or replace the damaged tissues/organs in various engineered applications. In the past, the TEC culture process was typically treated as a black box and performed on the basis of trial and error. Recently, computational fluid dynamics (CFD) has demonstrated its potential to analyze the fluid flow inside and around the TECs, therefore, being able to provide insight into the culture process, such as information on the velocity field and shear stress distribution that can significantly affect such cellular activities as cell viability and proliferation during the culture process. This paper briefly reviews the CFD and experimental methods used to investigate the in vitro culture process of skeletal-type TECs in bioreactors, where mechanical deformation of the TEC can be ignored. Specifically, this paper presents CFD modeling approaches for the analysis of the velocity and shear stress fields, mass transfer, and cell growth during the culture process and also describes various particle image velocimetry (PIV) based experimental methods to measure the velocity and shear stress in the in vitro culture process. Some key issues and challenges are also identified and discussed along with recommendations for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».