Tyrosinase-doped bioink for 3D bioprinting of living skin constructs
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional bioprinting is an emerging technology for fabricating living 3D constructs, and it has shown great promise in tissue engineering. Bioinks are scaffold materials mixed with cells used by 3D bioprinting to form a required cell-laden structure. In this paper, a novel bioink made of gelatin methacrylamide (GelMA) and collagen (Col) doped with tyrosinase (Ty) is presented for the 3D bioprinting of living skin tissues. Ty has the dual function of being an essential bioactive compound in the skin regeneration process and also as an enzyme to facilitate the crosslink of Col and GelMA. Further, enzyme crosslinking together with photocrosslinking can enhance the mechanical strength of the bioink. The experimental results show that the bioink is able to form stable 3D living constructs using the 3D bioprinting process. The cell culture shows that three major cell lines: human melanocytes (HEM), human keratinocytes (HaCat) and human dermal fibroblasts (HDF) exhibit high cell viabilities. The viability of these three cell lines is above 90%. The proliferation and scratching test show that Ty can enhance the proliferation of HEM, inhibit the growth and migration of HDF and not affect HaCat significantly. Animal tests show that the doped bioinks for 3D bioprinting can help form an epidermis and dermis, and thus have high potential as a skin bioink.
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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 ».