Rapid Biofabrication of Printable Dense Collagen Bioinks of Tunable Properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent convergence of the 3D printing of tissue‐like bioinks and regenerative medicine offers promise in the high‐throughput engineering of in vitro tissue models and organoids for drug screening and discovery research, and of potentially implantable neo‐tissues with tailored structural, biological, and mechanical properties. However, the current printing approaches are not compatible with collagen, the native scaffolding material. Herein, a unique biofabrication approach that uses automated gel aspiration‐ejection (GAE) is reported to potentially overcome these challenges. Automated‐GAE generates highly defined, aligned, dense collagen gel bioinks of various geometries (i.e., cylindrical, quadrangular, and tubular), dimensions, as well as tunable microstructural and mechanical properties that modulate seeded cellular responses. By densifying initial naturally derived reconstituted collagen hydrogels incorporating cells, automated‐GAE generates mini‐tissue building blocks with tailored protein fibril density and alignment, as well as cell loading, density and orientation according to the intended use. Surprisingly, a simple mathematical relationship defining the bioink compaction factor is found to be highly effective in predicting the initial and temporal properties of the bioinks in culture. Therefore, automated‐GAE will potentially also enable a fourth dimension to biofabrication, where cell–cell communications and cell‐extracellular matrix interactions as a function of time in culture can be predicted and modeled.
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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 ».