Gelatin‐polysaccharide composite scaffolds for 3D cell culture and tissue engineering: Towards natural therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Gelatin is a promising material as scaffold with therapeutic and regenerative characteristics due to its chemical similarities to the extracellular matrix (ECM) in the native tissues, biocompatibility, biodegradability, low antigenicity, cost-effectiveness, abundance, and accessible functional groups that allow facile chemical modifications with other biomaterials or biomolecules. Despite the advantages of gelatin, poor mechanical properties, sensitivity to enzymatic degradation, high viscosity, and reduced solubility in concentrated aqueous media have limited its applications and encouraged the development of gelatin-based composite hydrogels. The drawbacks of gelatin may be surmounted by synergistically combining it with a wide range of polysaccharides. The addition of polysaccharides to gelatin is advantageous in mimicking the ECM, which largely contains proteoglycans or glycoproteins. Moreover, gelatin-polysaccharide biomaterials benefit from mechanical resilience, high stability, low thermal expansion, improved hydrophilicity, biocompatibility, antimicrobial and anti-inflammatory properties, and wound healing potential. Here, we discuss how combining gelatin and polysaccharides provides a promising approach for developing superior therapeutic biomaterials. We review gelatin-polysaccharides scaffolds and their applications in cell culture and tissue engineering, providing an outlook for the future of this family of biomaterials as advanced natural therapeutics.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».