Polyelectrolyte Multilayer Coating of 3D Scaffolds Enhances Tissue Growth and Gene Delivery: Non‐Invasive and Label‐Free Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Layer-by-layer (LbL) deposition is a versatile technique which is beginning to be be explored for inductive tissue engineering applications. Here, it is demonstrated that a polyelectrolyte multilayer film system composed of glycol-chitosan (Glyc-CHI) and hyaluronic acid (HA) can be used to coat 3D micro-fabricated polymeric tissue engineering scaffolds. In order to overcome many of the limitations associated with conventional techniques for assessing cell growth and viability within 3D scaffolds, two novel, real-time, label-free techniques are introduced: impedance monitoring and optical coherence phase microscopy. Using these methods, it is shown that LbL-coated scaffolds support in vitro cell growth and viability for a period of at least two weeks at levels higher than uncoated controls. These polyelectrolyte multilayer coatings are then further adapted for non-viral gene delivery applications via incorporation of DNA carrier lipoplexes. Scaffold-based delivery of the enhanced green fluorescent protein (EGFP) marker gene from these coatings is successfully demonstrated in vitro, achieving a two-fold increase in transfection efficiency compared with control scaffolds. These results show the great potential of Glyc-CHI/HA polyelectrolyte multilayer films for a variety of gene delivery and inductive tissue engineering applications.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».