Reduced Graphene Oxide‐GelMA Hybrid Hydrogels as Scaffolds for Cardiac Tissue Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Biomaterials currently used in cardiac tissue engineering have certain limitations, such as lack of electrical conductivity and appropriate mechanical properties, which are two parameters playing a key role in regulating cardiac cell behavior. Here, the myocardial tissue constructs are engineered based on reduced graphene oxide (rGO)-incorporated gelatin methacryloyl (GelMA) hybrid hydrogels. The incorporation of rGO into the GelMA matrix significantly enhances the electrical conductivity and mechanical properties of the material. Moreover, cells cultured on composite rGO-GelMA scaffolds exhibit better biological activities such as cell viability, proliferation, and maturation compared to ones cultured on GelMA hydrogels. Cardiomyocytes show stronger contractility and faster spontaneous beating rate on rGO-GelMA hydrogel sheets compared to those on pristine GelMA hydrogels, as well as GO-GelMA hydrogel sheets with similar mechanical property and particle concentration. Our strategy of integrating rGO within a biocompatible hydrogel is expected to be broadly applicable for future biomaterial designs to improve tissue engineering outcomes. The engineered cardiac tissue constructs using rGO incorporated hybrid hydrogels can potentially provide high-fidelity tissue models for drug studies and the investigations of cardiac tissue development and/or disease processes in vitro.
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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 ».