Peptide Programmed Hydrogels as Safe Sanctuary Microenvironments for Cell Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cell transplantation is one of the most promising strategies for the minimally invasive treatment of a raft of injuries and diseases. However, a standing challenge to its efficacy is poor cell survival due to a lack of mechanical protection during administration and an unsupportive milieu thereafter. In response, a shear‐injectable nanoscaffold vector is engineered considering the three equal requirements of protection, support, and survival. Here, the programmed peptide assembly of tissue‐specific epitopes presents a safe sanctuary microenvironment for the transplantation of cells. For the first time, a mechanistic understanding of the multifactorial role of the nanoscaffold in promoting cell survival is presented, where initial cell survival is dependent on the fluid mechanic process of droplet formation rather than on shear rate. However, provided is the first report of the most critical component of a transplantation vector, distinguishing feigned biological support from mechanical properties from true ongoing biological support post transplantation. This is achieved via the presentation of amino acid constituents that significantly improve the efficacy of the vector compared to a biocompatible, yet inert analogue. Together, the peptide‐programmed hydrogels enable fundamental rules for the engineering of advanced treatment strategies with wide reaching implications for tissue repair and biofabrication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».