MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2140476199 · doi:10.1039/c3sm52176a

Effect of chitosan incorporation on the consolidation process of highly hydrated collagen hydrogel scaffolds

2013· article· en· W2140476199 sur OpenAlexafffund
Florencia Chicatun, Naser Muja, Vahid Serpooshan, Thomas Quinn, Showan N. Nazhat

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésSelf-healing hydrogelsChitosanCell encapsulationExtracellular matrixTissue engineeringBiomedical engineeringDextranChemistrySwellingBiophysicsMaterials scienceChemical engineeringConfocal microscopyPolysaccharidePermeability (electromagnetism)Composite materialMembranePolymer chemistryChromatographyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collagenous body tissues exhibit diverse physicochemical and biomechanical properties depending upon their compositions (e.g. proteins, polysaccharides, minerals and water). These factors influence cell function and can contribute to tissue dysfunction and disease when they are either deficient or present in excess. Similarly, the constituents of tissue engineering hydrogel scaffolds must be carefully considered for the optimal design of engineered constructs for therapeutic applications. As a natural polysaccharide glycosaminoglycan-analog, chitosan (CTS) holds potential for generating highly hydrated collagen type I hydrogel (Coll) based scaffolds that mimic the native extracellular matrix. Analysis of fluid loss in Coll–CTS hydrogels undergoing either a gravity-driven consolidation process (self-compression; SC) or plastic-compression (PC) offers the potential for the controlled production of tissue-equivalent dense hydrogels with tailored physical and mechanical properties. Herein, the effect of CTS on Coll gels microstructural evolution involved in SC and PC was investigated by detecting the spatiotemporal distribution of fluorescent beads within Coll–CTS hydrogels using confocal microscopy. The hydraulic permeability (k), pre- and post-consolidation, as a function of CTS content, was estimated by the Happel model. The effect of CTS fixed charge on dense Coll–CTS hydrogels was investigated through structural, mechanical and swelling characterizations under isotonic and hypertonic conditions. Image analysis revealed a temporal increase in bead density, with both rate and extent of consolidation, correlating strongly with increasing CTS content. k decreased from 1.4 × 10−12 to 1.8 × 10−13 m2 and from 2.9 × 10−14 to 6.8 × 10−15 m2 for highly hydrated and dense hydrogels, respectively, with higher amount of CTS, resulting in a concomitant increase in the scaffold compressive modulus (from 7.65 to 14.89 kPa). In summary, understanding the effect of CTS on Coll hydrogel properties enables the development of tailored scaffolds for use as tissue models for various biomedical applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSoft MatterMême sujet3D Printing in Biomedical ResearchTravaux en français237 207