Hydrogels and microtechnologies for engineering the cellular microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrogels represent a class of materials suitable for numerous biomedical applications such as tissue engineering and drug delivery. Hydrogels are by definition capable of absorbing large amount of fluid, making them adequate for cell seeding and encapsulation as well as for implantation because of their biocompatibility and excellent diffusion properties. They also possess other desirable properties for fundamental research as they have the ability to mimic the basic three‐dimensional (3D) biological, chemical, and mechanical properties of native tissues. Furthermore, their biological interactions with cells can be modified through the numerous side groups of the polymeric chains. Thus, the biological, chemical, and mechanical properties, as well as the degradation kinetics of hydrogels can be tailored depending on the application. In addition, their fabrication process can be combined with microtechnologies to enable precise control of cell‐scale features such as surface topography and the presence of adhesion motifs on the hydrogel material. This ability to control the microscale structure of hydrogels has been used to engineer tissue models and to study cell behavior mechanisms in vitro . New approaches such as bottom‐up and directed assembly of microscale hydrogels (microgels) are currently emerging as powerful methods to enable the fabrication of 3D constructs replicating the microenvironment found in vivo . WIREs Nanomed Nanobiotechnol 2012, 4:235–246. doi: 10.1002/wnan.171 This article is categorized under: Nanotechnology Approaches to Biology > Cells at the Nanoscale Therapeutic Approaches and Drug Discovery > Emerging Technologies Implantable Materials and Surgical Technologies > Nanomaterials and Implants Implantable Materials and Surgical Technologies > Nanotechnology in Tissue Repair and Replacement
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».