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Enregistrement W2897523069 · doi:10.1002/btpr.2733

Fabrication of thin‐layer matrigel‐based constructs for three‐dimensional cell culture

2018· article· en· W2897523069 sur OpenAlexafffund
Kristin Robin Ko, Meng‐Chiao Tsai, John P. Frampton

Notice bibliographique

RevueBiotechnology Progress · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMatrigelExtracellular matrixSelf-healing hydrogelsCell cultureMaterials science3D cell cultureTissue engineeringNanotechnologyBiomedical engineeringBiophysicsCellChemistryBiologyBiochemistryMedicinePolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracellular matrix-based hydrogels such as Matrigel are easy-to-use, commercially available, and offer environments for three-dimensional (3-D) cell culture that mimic native tissue. However, manipulating small volumes of these materials to produce thin-layer 3-D culture systems suitable for analysis is difficult because of air-liquid-substrate interfacial tension effects and evaporation. Here, we demonstrate two simple techniques that use standard liquid-handling tools and nontreated 96-well plates to produce uniform, thin-layer constructs for 3-D culture of cells in Matrigel. The first technique, the floating 3-D cell culture method, uses phase-separating polymers to form a barrier between the dispensed Matrigel, air, and cultureware surface to generate consistently thin hydrogels from volumes as low as 5 μL. These unanchored gels provide a useful assay for investigating airway smooth muscle cell contraction and may have future applications in studying asthma pathophysiology. The second technique, the fixed 3-D cell culture method, provides an anchored gel system for culturing noncontractile cells (e.g., neurons) where 20 μL of Matrigel is dispensed into the bottom of a well filled with culture medium to form a thin gel containing embedded cells. This technique has potential widespread applications as an accessible 3-D culture platform for high-throughput production of disease models for evaluation of novel drug therapies. © 2018 American Institute of Chemical Engineers Biotechnol. Prog., 35: e2733, 2019.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,266 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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