Using engineering models to shorten cryoprotectant loading time for the vitrification of articular cartilage
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
Osteochondral allograft transplantation can treat full thickness cartilage and bone lesions in the knee and other joints, but the lack of widespread articular cartilage banking limits the quantity of cartilage available for size and contour matching. To address the limited availability of cartilage, vitrification can be used to store harvested joint tissues indefinitely. Our group's reported vitrification protocol [Biomaterials 33 (2012) 6061-6068] takes 9.5 h to load cryoprotectants into intact articular cartilage on bone and achieves high cell viability, but further optimization is needed to shorten this protocol for clinical use. Herein, we use engineering models to calculate the spatial and temporal distributions of cryoprotectant concentration, solution vitrifiability, and freezing point for each step of the 9.5-h protocol. We then incorporate the following major design choices for developing a new shorter protocol: (i) all cryoprotectant loading solution concentrations are reduced, (ii) glycerol is removed as a cryoprotectant, and (iii) an equilibration step is introduced to flatten the final cryoprotectant concentration profiles. We also use a new criterion-the spatially and temporally resolved prediction of solution vitrifiability-to assess whether a protocol will be successful instead of requiring that each cryoprotectant individually reaches a certain concentration. A total cryoprotectant loading time of 7 h is targeted, and our new 7-h protocol is predicted to achieve a level of vitrifiability comparable to the proven 9.5-h protocol throughout the cartilage thickness.
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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) | 0,000 | 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