Synthesis and Characterization of Tunable Poly(Ethylene Glycol): Gelatin Methacrylate Composite Hydrogels
Notice bibliographique
Résumé
Poly(ethylene glycol) (PEG) hydrogels are popular for cell culture and tissue-engineering applications because they are nontoxic and exhibit favorable hydration and nutrient transport properties. However, cells cannot adhere to, remodel, proliferate within, or degrade PEG hydrogels. Methacrylated gelatin (GelMA), derived from denatured collagen, yields an enzymatically degradable, photocrosslinkable hydrogel that cells can degrade, adhere to and spread within. To combine the desirable features of each of these materials we synthesized PEG-GelMA composite hydrogels, hypothesizing that copolymerization would enable adjustable cell binding, mechanical, and degradation properties. The addition of GelMA to PEG resulted in a composite hydrogel that exhibited tunable mechanical and biological profiles. Adding GelMA (5%-15% w/v) to PEG (5% and 10% w/v) proportionally increased fibroblast surface binding and spreading as compared to PEG hydrogels (p<0.05). Encapsulated fibroblasts were also able to form 3D cellular networks 7 days after photoencapsulation only within composite hydrogels as compared to PEG alone. Additionally, PEG-GelMA hydrogels displayed tunable enzymatic degradation and stiffness profiles. PEG-GelMA composite hydrogels show great promise as tunable, cell-responsive hydrogels for 3D cell culture and regenerative medicine 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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».