Sciatic Nerve Regeneration in Mice Using A PLGA MicrogroovePatterned Conduit Fills with Microfiber
Notice bibliographique
Résumé
Nerve conduit is one of common strategy for peripheral nerve repair in clinical, but the repairing process is slow and complex leading to a poor result of functional recovery.From neuroanatomy inspiration, a nerve conduit combine with micro groove patterned and microfiber for guiding nerve regeneration in animal test was evaluation in this study.The master mold of poly(lactic-co-glycolic acid) microgroove patterned membrane and microfiber were manufactured by photolithography and poly(dimethylsiloxane) casting.A bunch of microfiber was wrapped with micro-patterned membrane forming a filler type conduit (Conduit 2.0).The microgroove pattern only conduit was used as control group (Conduit 2.1).Sample was then implanted into injured FVB mice sciatic nerve for 8 week to emulate the trauma recovery.According to the SEM image, these micro structures were not degradation after 8 weeks implantation.The neurite outgrowth and cell migration on conduit can be modulated by mechanical causes of surrounding environment.However, some fragmentation microfibers were observed to disrupt the cell migrating direction, and interfered the guiding ability of microgroove patterned on inner wall.In Rotarod test, the mouse implanted using the conduit with microfiber showed a worse result compare to micro pattern only conduit at early stage, but did not show difference at final stage.The filling type conduit presented as dramatically poor recovery on the compound muscle action potential measurement after 8 weeks implantation, since the microfiber occupied most space leading to a lower mass transportation rate.In conclusion, microfiber filled conduit is a good tool for guide cell migration and neurite extension, but the degraded fragment and filling density still need to settle up to increase mass transportation inside conduit.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».