A brief review of extrusion‐based tissue scaffold bio‐printing
Notice bibliographique
Résumé
Extrusion-based bio-printing has great potential as a technique for manipulating biomaterials and living cells to create three-dimensional (3D) scaffolds for damaged tissue repair and function restoration. Over the last two decades, advances in both engineering techniques and life sciences have evolved extrusion-based bio-printing from a simple technique to one able to create diverse tissue scaffolds from a wide range of biomaterials and cell types. However, the complexities associated with synthesis of materials for bio-printing and manipulation of multiple materials and cells in bio-printing pose many challenges for scaffold fabrication. This paper presents an overview of extrusion-based bio-printing for scaffold fabrication, focusing on the prior-printing considerations (such as scaffold design and materials/cell synthesis), working principles, comparison to other techniques, and to-date achievements. This paper also briefly reviews the recent development of strategies with regard to hydrogel synthesis, multi-materials/cells manipulation, and process-induced cell damage in extrusion-based bio-printing. The key issue and challenges for extrusion-based bio-printing are also identified and discussed along with recommendations for future, aimed at developing novel biomaterials and bio-printing systems, creating patterned vascular networks within scaffolds, and preserving the cell viability and functions in scaffold bio-printing. The address of these challenges will significantly enhance the capability of extrusion-based bio-printing.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».