3D bioprinting of scaffolds with living Schwann cells for potential nerve tissue engineering applications
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Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional bioprinting of biomaterials shows great potential for producing cell-encapsulated scaffolds to repair nerves after injury or disease. For this, preparation of biomaterials and bioprinting itself are critical to create scaffolds with both biological and mechanical properties appropriate for nerve regeneration, yet remain unachievable. This paper presents our study on bioprinting Schwann cell-encapsulated scaffolds using composite hydrogels of alginate, fibrin, hyaluronic acid, and/or RGD peptide, for nerve tissue engineering applications. For the preparation of composite hydrogels, suitable hydrogel combinations were identified and prepared by adjusting the concentration of fibrin based on the morphological spreading of Schwann cells. In bioprinting, the effects of various printing process parameters (including the air pressure for dispensing, dispensing head movement speed, and crosslinking conditions) on printed structures were investigated and, by regulating these parameters, mechanically-stable scaffolds with fully interconnected pores were printed. The performance of Schwann cells within the printed scaffolds were examined in terms of viability, proliferation, orientation, and ability to produce laminin. Our results show that the printed scaffolds can promote the alignment of Schwann cells inside scaffolds and thus provide haptotactic cues to direct the extension of dorsal root ganglion neurites along the printed strands, demonstrating their great potential for applications in the field of nerve tissue engineering.
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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