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Enregistrement W2982278513 · doi:10.3390/ma12213480

3D Cultures of Salivary Gland Cells in Native or Gelled Egg Yolk Plasma, Combined with Egg White and 3D-Printing of Gelled Egg Yolk Plasma

2019· article· en· W2982278513 sur OpenAlexafffund
André M. Charbonneau, Joseph M. Kinsella, Simon D. Tran

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésYolkEgg whiteSalivary glandPlasmaWhite (mutation)Materials scienceChemistryBiochemistryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For salivary gland (SG) tissue engineering, we cultured acinar NS-SV-AC cell line or primary SG fibroblasts for 14 days in avian egg yolk plasma (EYP). Media or egg white (EW) supplemented the cultures as they grew in 3D-Cryo histology well inserts. In the second half of this manuscript, we measured EYP’s freeze-thaw gelation and freeze-thaw induced gelled EYP (GEYP), and designed and tested further GEYP tissue engineering applications. With a 3D-Cryo well insert, we tested GEYP as a structural support for 3D cell culture or as a bio-ink for 3D-Bioprinting fluorescent cells. In non-printed EYP + EW or GEYP + EW cultures, sagittal sections of the cultures showed cells remaining above the well’s base. Ki-67 expression was lacking for fibroblasts, contrasting NS-SV-AC’s constant expression. Rheological viscoelastic measurements of GEYP at 37 °C on seven different freezing periods showed constant increase from 0 in mean storage and loss moduli, to 320 Pa and 120 Pa, respectively, after 30 days. We successfully 3D-printed GEYP with controlled geometries. We manually extruded GEYP bio-ink with fluorescence cells into a 3D-Cryo well insert and showed cell positioning. The 3D-Cryo well inserts reveal information on cells in EYP and we demonstrated GEYP cell culture and 3D-printing applications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,232 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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