Bottom‐up Nanoencapsulation from Single Cells to Tunable and Scalable Cellular Spheroids for Hair Follicle Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Cell surface engineering technology advances cell therapeutics and tissue engineering by accurate micro/nanoscale control in cell-biomaterial ensembles and cell spheroids formation. By tailoring cell surface, microgels can encapsulate cells for versatile uses. However, microgels are coated in a thick layer to house multiple cells together but not a single cell based. Besides, excessive deposition on cell surface is detrimental to cellular functions. Herein, layer-by-layer (LbL) self-assembly to encapsulate single cell using nanogel is reported, owing to its security and tunable thickness at nanoscale, and further forms cell spheroids by physical cross-linking on nanogel-coated cells for delivery. A hair follicle (HF) regeneration model where the dermal papilla cells (DPCs) are given a 3D installation to maintain its ability of HF induction during in vitro culture is studied. Dermal papilla (DP) spheroids are optimized and that LbL-DPCs aggregation is akin to primary DP is demonstrated. The markers ALP, Versican, and NCAM are examined to investigate that high-passaged (P8) DP spheroids can restore the hair induction potential, which are lost in 2D culture. New HFs are regenerated successfully by implantation of DP spheroids in vivo.
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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 ».