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Enregistrement W2531768717 · doi:10.1002/biot.201600268

Rotation‐based technique for the rapid densification of tubular collagen gel scaffolds

2016· article· en· W2531768717 sur OpenAlexafffund
Caroline Loy, Audrey Lainé, Diego Mantovani

Notice bibliographique

RevueBiotechnology Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésScaffoldMaterials scienceBiocompatibilityTissue engineeringType I collagenElastic modulusBiomedical engineeringComposite materialBiophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type I collagen gel is often used as a tubular scaffold because of its easy molding properties as well as its biocompatibility, low immunogenicity and ability to be remodelled by cells. However, its highly hydrated structure contributes to its weak mechanical properties and reduces its ability to be handled, which is important in tubular tissue engineering. Although cell-driven remodelling of collagen matrices is known to reinforce their mechanical properties, this process can take weeks. This study introduces a novel, simple, and rapid technique using a rotational bioreactor to expel water and densify collagen under sterile conditions to generate denser and stronger collagen gel scaffolds. This process produces a dense tubular-shaped collagen gel which, compared to standard collagen gel scaffolds, shows a decreased wall thickness and a four-fold increase in collagen concentration. A denser collagen fiber network observed by immunofluorescence staining and mechanical characterisation shows a twenty-fold increase in the elastic modulus of the dense constructs which maintain cell viability inside the scaffold. Moreover, by simply modifying the scaffold mold, customised shapes and sizes can be obtained to provide a wide range of applications, including complex tubular geometries and multi-layered scaffolds for the culture of various cell types and tissues.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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