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Enregistrement W2913239115 · doi:10.1088/1758-5090/ab0798

ExCeL: combining extrusion printing on cellulose scaffolds with lamination to create<i>in vitro</i>biological models

2019· article· en· W2913239115 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBiofabrication · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésScaffoldTissue engineeringMaterials science3D bioprintingLayer (electronics)ExtrusionExtracellular matrix3D printingNanotechnologyLaminationBiomedical engineeringComputer scienceChemistryComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioprinting is rapidly developing into a powerful tool in tissue engineering, for both organ printing and the development of in vitro models that can be used in drug discovery, toxicology and in vitro bioreactors. Nevertheless, the ability to create complex 3D culture systems with different types of cells and extracellular matrices integrated with perfusable channels has been a challenge. Here we develop an approach that combines the xurography of a scaffold material (cellulose) with extrusion printing of bioinks onto it, followed by assembly in a layer-by-layer fashion to create complex 3D culture systems that could be used as in vitro models of biological processes. This new method, termed ExCeL, can recapitulate the complexities of natural tissues with a proper 3D distribution of cells, extracellular matrices, and different molecules, while providing the whole structure with mechanical stability, and direct and easy access to the cells, even the ones that are positioned deep in the bulk of the structure, without the need to fix or section the samples. Briefly, the bioprinting of predefined patterns with a feature size of ∼1 mm has been made possible by treating paper with the hydrogel's crosslinker and printing cell-embedded hydrogel that will solidify immediately upon contact with the paper. These impregnated layers can be used as single layers or in a layer-by-layer approach by stacking them (here up to four layers) for applications such as cell migration and proliferation in 3D structures composed of collagen or alginate. Cells are generally sensitive to the amount of FBS in their culture media and we have shown how FBS amount will effect cell migration. By cutting the paper in certain patterns, printing hydrogel on the remaining parts of it, and stacking the paper in layers, features like embedded channels are formed that will provide cells will better mass transfer in thick structures. This technique provides biologists with a unique tool to perform sophisticated in vitro assays.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,221 · 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