Development of a bioprinting approach for automated manufacturing of multi-cell type biocomposite TRACER strips using contact capillary-wicking
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.
Notice bibliographique
Résumé
In many types of solid cancer, interactions between tumour cells and their surrounding microenvironment significantly impact disease progression, and patient prognosis. Tissue engineered models permit investigations of cellular behaviour and interactions in the context of this diseased microenvironment. Previously our group developed the tissue roll for analysis of cellular environment and response (TRACER) platform. To improve the manufacturing robustness of the TRACER platform and to enhance its use for studies involving multiple cell types, we have developed a bioprinting process that deposits cell-laden collagen hydrogel into a thin cellulose scaffolding sheet though a contact-wicking printing process. Printed scaffolds can then be assembled into layered 3D cultures where the location of cells in 3D is dependent on their printed position in the 2D sheet. After a desired culture time 3D TRACERs can be disassembled to easily assess printed cell re-location and phenotype within the heterogeneous microenvironments of the 3D tissue. In our bioprinting manufacturing process, cells are printed into scaffolding sheets, using a modified 3D bioprinter to extrude cells encapsulated in unmodified collagen hydrogel through a polydimethylsiloxane (PDMS) printer extrusion nozzle. This nozzle design reproducibly generated bioink deposition profiles in the scaffold without causing significant cellular damage or compromising scaffold integrity. We assessed print pattern quality and reproducibility and demonstrated printing of co-culture strips containing tumour cells and fibroblasts in separate compartments (i.e. separate TRACER layers). This printing approach will potentially enable adoption of the TRACER platform to the broader community to better understand multi-cell type interactions in 3D tumours and tissues.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 découle