Effectiveness factor and diffusion limitations in collagen gel modules containing HepG2 cells
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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.
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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