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Enregistrement W2069839109 · doi:10.1002/term.14

Modular tissue engineering: fabrication of a gelatin-based construct

2007· article· en· W2069839109 sur OpenAlexaff
Alison P. McGuigan, Michael V. Sefton

Notice bibliographique

RevueJournal of Tissue Engineering and Regenerative Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésGelatinBiomedical engineeringTissue engineeringMaterials scienceGlutaraldehydeChemistryNanotechnologyChromatographyEngineeringBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modular tissue-engineered constructs are assembled from sub-millimetre-sized cylindrical modules which are seeded with a surface layer of endothelial cells. The resulting construct is permeated by a network of interconnected, endothelial cell-lined channels to facilitate blood perfusion and nutrient delivery. To provide adequate stiffness, yet consist of a substrate suitable for endothelial cells, modular constructs were fabricated from gelatin, the denatured form of collagen. Gelatin modules containing HepG2 cells or spheroids were fabricated using a sieving process. A surface layer of bovine aortic endothelial cells completely covering the modules was generated within 1 week of seeding. Modules were assembled into constructs within a flow circuit and flow rate-pressure difference profiles measured. Fluid perfusion resulted in negligible construct compaction, even at high flow rates. It was necessary, however, to crosslink the gelatin modules with glutaraldehyde to prevent dissolution at 37 degrees C. This resulted in a significant loss of cell viability within the modules. A strategy to enable non-toxic crosslinking of the gelatin modules is required to fabricate constructs containing viable cells.

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)0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations44
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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