Biofabricated soft network composites for cartilage tissue engineering
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Articular cartilage from a material science point of view is a soft network composite that plays a critical role in load-bearing joints during dynamic loading. Its composite structure, consisting of a collagen fiber network and a hydrated proteoglycan matrix, gives rise to the complex mechanical properties of the tissue including viscoelasticity and stress relaxation. Melt electrospinning writing allows the design and fabrication of medical grade polycaprolactone (mPCL) fibrous networks for the reinforcement of soft hydrogel matrices for cartilage tissue engineering. However, these fiber-reinforced constructs underperformed under dynamic and prolonged loading conditions, suggesting that more targeted design approaches and material selection are required to fully exploit the potential of fibers as reinforcing agents for cartilage tissue engineering. In the present study, we emulated the proteoglycan matrix of articular cartilage by using highly negatively charged star-shaped poly(ethylene glycol)/heparin hydrogel (sPEG/Hep) as the soft matrix. These soft hydrogels combined with mPCL melt electrospun fibrous networks exhibited mechanical anisotropy, nonlinearity, viscoelasticity and morphology analogous to those of their native counterpart, and provided a suitable microenvironment for in vitro human chondrocyte culture and neocartilage formation. In addition, a numerical model using the p-version of the finite element method (p-FEM) was developed in order to gain further insights into the deformation mechanisms of the constructs in silico, as well as to predict compressive moduli. To our knowledge, this is the first study presenting cartilage tissue-engineered constructs that capture the overall transient, equilibrium and dynamic biomechanical properties of human articular cartilage.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 découle