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Enregistrement W2290746432 · doi:10.1109/memsys.2016.7421611

A microfabricated platform with on-chip strain sensing and hydrogel arrays for 3D mechanical stimulation of cells

2016· article· en· W2290746432 sur OpenAlexafffund
Haijiao Liu, Craig A. Simmons, Yu Sun

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMechanobiology Institute, SingaporeCanada Research Chairs
Mots-clésSelf-healing hydrogelsPolydimethylsiloxaneMaterials scienceNanotechnologyTissue engineeringPolyethylene glycolMesenchymal stem cellRegenerative medicineBiomedical engineeringMicrocontact printingStromal cellMembraneCellChemistryPolymer chemistryCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current high-throughput biomaterial screening approaches fail to consider the effects of dynamic mechanical stimulation, despite its importance in regenerative medicine applications. This paper reports a deformable membrane array that enables both 3D dynamic stretch and real-time stiffness sensing of cell-hydrogel constructs. The device membranes were fabricated with off-stoichiometry thiol-ene based polydimethylsiloxane (OSTE-PDMS) that is effective to covalently bond cell-seeded polyethylene glycol norbornene (PEG-NB) 3D hydrogels. We show that human mesenchymal stromal cells embedded in hydrogels and subjected to dynamic mechanical stimulation undergo myofibroblast differentiation and synthesize collagen, leading to gel stiffening. This system can be scaled up to larger arrays to enable systematic screening of 3D microenvironmental cues on cell function and tissue formation in vitro.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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