Advanced Tools for Tissue Engineering: Scaffolds, Bioreactors, and Signaling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article contains the collective views expressed at the second session of the workshop "Tissue Engineering--The Next Generation,'' which was devoted to the tools of tissue engineering: scaffolds, bioreactors, and molecular and physical signaling. Lisa E. Freed and Farshid Guilak discussed the integrated use of scaffolds and bioreactors as tools to accelerate and control tissue regeneration, in the context of engineering mechanically functional cartilage and cardiac muscle. Edward Guo focused on the opportunities that tissue engineering generates for studies of mechanobiology and on the need for tissue engineers to learn about mechanical forces during tissue and organ genesis. Martha L. Gray focused on the potential of biomedical imaging for noninvasive monitoring of engineered tissues and on the opportunities biomedical imaging can generate for the development of new markers. Robert Tranquillo reviewed the approach to tissue engineering of a spectrum of avascular habitually loaded tissues- blood vessels, heart valves, ligaments, tendons, cartilage, and skin. Jeffrey W. Holmes offered the perspective of a "reverse paradigm''--the use of tissue constructs in quantitative studies of cell-matrix interactions, cell mechanics, matrix mechanics, and mechanobiology. Milica Radisic discussed biomimetic design of tissue-engineering systems, on the example of synchronously contractile cardiac muscle. Michael V. Sefton proposed a new, simple approach to the vascularization of engineered tissues. This session stressed the need for advanced scaffolds, bioreactors, and imaging technologies and offered many enlightening examples on how these advanced tools can be utilized for functional tissue engineering and basic research in medicine and biology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découle