MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2346239846 · doi:10.1002/jbm.a.35662

Winner of the Young Investigator Award of the Society for Biomaterials (USA) for 2016, 10th World Biomaterials Congress, May 17–22, 2016, Montreal QC, Canada: Aligned microribbon‐like hydrogels for guiding three‐dimensional smooth muscle tissue regeneration

2016· article· en· W2346239846 sur OpenAlexaboutno aff
Soah Lee, Xinming Tong, Li‐Hsin Han, Anthony Behn, Fan Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part A · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchStanford Bio-X
Mots-clésSelf-healing hydrogelsGelatinScaffoldTissue engineeringNanofiberMaterials scienceBiomedical engineeringNanotechnologyExtracellular matrixMatrix (chemical analysis)AdhesionBiophysicsChemistryComposite materialPolymer chemistryBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smooth muscle tissue is characterized by aligned structures, which is critical for its contractile functions. Smooth muscle injury is common and can be caused by various diseases and degenerative processes, and there remains a strong need to develop effective therapies for smooth muscle tissue regeneration with restored structures. To guide cell alignment, previously cells were cultured on 2D nano/microgrooved substrates, but such method is limited to fabricating 2D aligned cell sheets only. Alternatively, aligned electrospun nanofiber has been employed as 3D scaffold for cell alignment, but cells can only be seeded post fabrication, and nanoporosity of electrospun fiber meshes often leads to poor cell distribution. To overcome these limitations, we report aligned gelatin-based microribbons (µRBs) as macroporous hydrogels for guiding smooth muscle alignment in 3D. We developed aligned µRB-like hydrogels using wet spinning, which allows easy fabrication of tissue-scale (cm) macroporous matrices with alignment cues and supports direct cell encapsulation. The macroporosity within µRB-based hydrogels facilitated cell proliferation, new matrix deposition, and nutrient diffusion. In aligned µRB scaffold, smooth muscle cells showed high viability, rapid adhesion, and alignment following µRB direction. Aligned µRB scaffolds supported retention of smooth muscle contractile phenotype, and accelerated uniaxial deposition of new matrix (collagen I/IV) along the µRB. In contrast, cells encapsulated in conventional gelatin hydrogels remained round with matrix deposition limited to pericellular regions only. We envision such aligned µRB scaffold can be broadly applicable in growing other anisotropic tissues including tendon, nerves and blood vessel.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,810

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,269 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Biomedical Materials Research Part AMême sujetTissue Engineering and Regenerative MedicineTravaux en français237 207