One‐Step Labeling of Collagen Hydrogels with Polydopamine and Manganese Porphyrin for Non‐Invasive Scaffold Tracking on Magnetic Resonance Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Biomaterial scaffolds are the cornerstone to supporting 3D tissue growth. Optimized scaffold design is critical to successful regeneration, and this optimization requires accurate knowledge of the scaffold's interaction with living tissue in the dynamic in vivo milieu. Unfortunately, non-invasive methods that can probe scaffolds in the intact living subject are largely underexplored, with imaging-based assessment relying on either imaging cells seeded on the scaffold or imaging scaffolds that have been chemically altered. In this work, the authors develop a broadly applicable magnetic resonance imaging (MRI) method to image scaffolds directly. A positive-contrast "bright" manganese porphyrin (MnP) agent for labeling scaffolds is used to achieve high sensitivity and specificity, and polydopamine, a biologically derived universal adhesive, is employed for adhering the MnP. The technique was optimized in vitro on a prototypic collagen gel, and in vivo assessment was performed in rats. The results demonstrate superior in vivo scaffold visualization and the potential for quantitative tracking of degradation over time. Designed with ease of synthesis in mind and general applicability for the continuing expansion of available biomaterials, the proposed method will allow tissue engineers to assess and fine-tune the in vivo behavior of their scaffolds for optimal regeneration.
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 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) | 0,000 | 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 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 ».