3D Printing of Neural Tissues Derived from Human Induced Pluripotent Stem Cells Using a Fibrin-Based Bioink
Notice bibliographique
Résumé
3D bioprinting offers the opportunity to automate the process of tissue engineering, which combines biomaterial scaffolds and cells to generate substitutes for diseased or damaged tissues. These bioprinting methods construct tissue replacements by positioning cells encapsulated in bioinks into specific locations in the resulting constructs. Human induced pluripotent stem cells (hiPSCs) serve as an important tool when engineering neural tissues. These cells can be expanded indefinitely and differentiated into the cell types found in the central nervous systems, including neurons. One common method for differentiating hiPSCs into neural tissue requires the formation of aggregates inside of defined diameter microwells cultured in chemically defined media. However, 3D bioprinting of such hiPSC-derived aggregates has not been previously reported in the literature, as it requires the development of specialized bioinks for supporting cell survival and differentiation into mature neural phenotypes. Here we detail methods including preparing base material components of the bioink, producing the bioink, and the steps involved in printing 3D neural tissues derived from hiPSC-derived neural aggregates using Aspect Biosystems' novel RX1 printer and their lab-on-a-printer (LOP) technology.
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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 | 0,001 |
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.
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 ».