Modulating mechanical behaviour of 3D-printed cartilage-mimetic PCL scaffolds: influence of molecular weight and pore geometry
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional (3D)-printed poly(ε)-caprolactone (PCL)-based scaffolds are increasingly being explored for cartilage tissue engineering (CTE) applications. However, ensuring that the mechanical properties of these PCL-based constructs are comparable to that of articular cartilage that they are meant to regenerate is an area that has been under-explored. This paper presents the effects of PCL's molecular weight (MW) and scaffold's pore geometric configurations; strand size (SZ), strand spacing (SS), and strand orientation (SO), on mechanical properties of 3D-printed PCL scaffolds. The results illustrate that MW has significant effect on compressive moduli and yield strength of 3D-printed PCL scaffolds. Specifically, PCL with MW of 45 K was a more feasible choice for fabrication of visco-elastic, flexible and load-bearing PCL scaffolds. Furthermore, pore geometric configurations; SZ, SS, and SO, all significantly affect on tensile moduli of scaffolds. However, only SZ and SS have statistically significant effects on compressive moduli and porosity of these scaffolds. That said, inverse linear relationship was observed between porosity and mechanical properties of 3D-printed PCL scaffolds in Pearson's correlation test. Altogether, this study illustrates that modulating MW of PCL and pore geometrical configurations of the scaffolds enabled design and fabrication of PCL scaffolds with mechanical and biomimetic properties that better mimic mechanical behaviour of human articular cartilage. Thus, the modulated PCL scaffold proposed in this study is a framework that offers great potentials for CTE 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) | 0,000 | 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 ».