3D Printing of Porous Cell-Laden Hydrogel Constructs for Potential Applications in Cartilage Tissue Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogels are particularly attractive as scaffolding materials for cartilage tissue engineering because their high water content closely mimics the native extracellular matrix (ECM). Hydrogels can also provide a three-dimensional (3D) microenvironment for homogeneously suspended cells that retains their rounded morphology and thus facilitates chondrogenesis in cartilage tissue engineering. However, fabricating hydrogel scaffolds or cell-laden hydrogel constructs with a predesigned external shape and internal structure that does not collapse remains challenging because of the low viscosity and high water content of hydrogel precursors. Here, we present a study on the fabrication of (cell-laden) alginate hydrogel constructs using a 3D bioplotting system supplemented with a submerged cross-linking process. Swelling, mechanical properties and protein release profiles were examined and tuned by controlling the initial cross-linking density. Porous cell-laden alginate hydrogel constructs were also fabricated and cell viability, cell proliferation, and cartilaginous ECM deposition were investigated. The fabrication technique and the hydrogel scaffolds obtained supported high cell viability and the deposition of cartilaginous ECM, demonstrating their potential for applications in the field of cartilage tissue engineering.
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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 ».