MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2080614661 · doi:10.1002/term.296

Effectiveness factor and diffusion limitations in collagen gel modules containing HepG2 cells

2010· article· en· W2080614661 sur OpenAlexafffund
Lindsay Corstorphine, Michael V. Sefton

Notice bibliographique

RevueJournal of Tissue Engineering and Regenerative Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institutes of HealthNational Science CouncilUniversity Health Network
Mots-clésTissue engineeringContraction (grammar)ChemistryBiomedical engineeringBiophysicsMass transferCellMaterials scienceChromatographyBiochemistryBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A major obstacle in tissue engineering is overcoming hypoxia in thick, three-dimensional (3D) engineered tissues, which is caused by the diffusional limitations of oxygen and lack of internal vasculature to facilitate mass transfer. Modular tissue engineering is a bio-mimetic strategy that forms scalable, vascularized and uniform 3D constructs by assembling small (sub-mm), cell-containing modules. It was previously assumed that mass transfer resistance within the individual modules was negligible, due to their small size. In the present study, this assumption was tested using theoretical analysis of oxygen transport within the module (effectiveness factor) and experimental studies. Small (400 µm diameter post-contraction) and large (700 µm diameter post-contraction) HepG2-collagen modules were made for a range of seeding densities (2 × 10(6) -1 × 10(7) cells/ml collagen). Cell density, distribution and morphology within the modules showed that the small modules were capable of sustaining high cell densities (8.0 × 10(7) ± 4.4 × 10(7) cells/cm(3) ) with negligible mass transfer inhibition. Conversely, large modules developed a necrotic core and had significantly (p < 0.05) reduced cell densities (1.5 × 10(7) ± 9.2 × 10(6) cells/cm(3) ). It was also observed that the embedded cells responded quickly to the oxygen availability, by proliferating or dying, to reach a sustainable density of approximately 8000 cells/module. Furthermore, a simple effectiveness factor calculation was successful in estimating the maximum cell density per module. The results gathered in this study confirm the previous assumption that the small-diameter modules avoid the internal mass transfer limitations that are often observed in larger constructs.

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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations43
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Tissue Engineering and Regenerative MedicineMême sujetTissue Engineering and Regenerative MedicineTravaux en français237 207