3D Printed Cartilage‐Like Tissue Constructs with Spatially Controlled Mechanical Properties
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
Developing biomimetic cartilaginous tissues that support locomotion while maintaining chondrogenic behavior is a major challenge in the tissue engineering field. Specifically, while locomotive forces demand tissues with strong mechanical properties, chondrogenesis requires a soft microenvironment. To address this challenge, 3D cartilage-like tissue is bioprinted using two biomaterials with different mechanical properties: a hard biomaterial to reflect the macromechanical properties of native cartilage, and a soft biomaterial to create a chondrogenic microenvironment. To this end, a hard biomaterial (MPa order compressive modulus) composed of an interpenetrating polymer network (IPN) of polyethylene glycol (PEG) and alginate hydrogel is developed as an extracellular matrix (ECM) with self-healing properties, but low diffusive capacity. Within this bath supplemented with thrombin, fibrinogen containing human mesenchymal stem cell (hMSC) spheroids is bioprinted forming fibrin, as the soft biomaterial (kPa order compressive modulus) to simulate cartilage's pericellular matrix and allow a fast diffusion of nutrients. The bioprinted hMSC spheroids improve viability and chondrogenic-like behavior without adversely affecting the macromechanical properties of the tissue. Therefore, the ability to print locally soft and cell stimulating microenvironments inside of a mechanically robust hydrogel is demonstrated, thereby uncoupling the micro- and macromechanical properties of the 3D printed tissues such as cartilage.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,003 | 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