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Enregistrement W2801546204 · doi:10.1002/adma.201800242

Microfluidics‐Enabled Multimaterial Maskless Stereolithographic Bioprinting

2018· article· en· W2801546204 sur OpenAlexfundno aff
Amir K. Miri, Daniel Nieto, Luis Iglesias, Hossein Goodarzi Hosseinabadi, Sushila Maharjan, Guillermo U. Ruiz‐Esparza, Parastoo Khoshakhlagh, Amir Manbachi, Mehmet R. Dokmeci, Shaochen Chen, Su Ryon Shin, Yu Shrike Zhang, Ali Khademhosseini

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchOffice of Naval ResearchNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthXunta de GaliciaNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringSharif University of TechnologyBrigham and Women's Hospital
Mots-clésStereolithographyBiofabricationMicrofluidicsMaterials scienceNanotechnologyTissue engineering3D bioprintingSelf-healing hydrogelsBiomedical engineeringFabricationRegenerative medicineEthylene glycolEngineeringChemistryCell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A stereolithography-based bioprinting platform for multimaterial fabrication of heterogeneous hydrogel constructs is presented. Dynamic patterning by a digital micromirror device, synchronized by a moving stage and a microfluidic device containing four on/off pneumatic valves, is used to create 3D constructs. The novel microfluidic device is capable of fast switching between different (cell-loaded) hydrogel bioinks, to achieve layer-by-layer multimaterial bioprinting. Compared to conventional stereolithography-based bioprinters, the system provides the unique advantage of multimaterial fabrication capability at high spatial resolution. To demonstrate the multimaterial capacity of this system, a variety of hydrogel constructs are generated, including those based on poly(ethylene glycol) diacrylate (PEGDA) and gelatin methacryloyl (GelMA). The biocompatibility of this system is validated by introducing cell-laden GelMA into the microfluidic device and fabricating cellularized constructs. A pattern of a PEGDA frame and three different concentrations of GelMA, loaded with vascular endothelial growth factor, are further assessed for its neovascularization potential in a rat model. The proposed system provides a robust platform for bioprinting of high-fidelity multimaterial microstructures on demand for applications in tissue engineering, regenerative medicine, and biosensing, which are otherwise not readily achievable at high speed with conventional stereolithographic biofabrication platforms.

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations422
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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