Microfluidics-based fabrication of cell-laden microgels
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
Microfluidic principles have been extensively utilized as powerful tools to fabricate controlled monodisperse cell-laden hydrogel microdroplets for various biological applications, especially tissue engineering. In this review, we report recent advances in microfluidic-based droplet fabrication and provide our rationale to justify the superiority of microfluidics-based techniques over other microtechnology methods in achieving the encapsulation of cells within hydrogels. The three main components of such a system-hydrogels, cells, and device configurations-are examined thoroughly. First, the characteristics of various types of hydrogels including natural and synthetic types, especially concerning cell encapsulation, are examined. This is followed by the elucidation of the reasoning behind choosing specific cells for encapsulation. Next, in addition to a detailed discussion of their respective droplet formation mechanisms, various device configurations including T-junctions, flow-focusing, and co-flowing that aid in achieving cell encapsulation are critically reviewed. We then present an outlook on the current applications of cell-laden hydrogel droplets in tissue engineering such as 3D cell culturing, rapid generation and repair of tissues, and their usage as platforms for studying cell-cell and cell-microenvironment interactions. Finally, we shed some light upon the prospects of microfluidics-based production of cell-laden microgels and propose some directions for forthcoming research that can aid in overcoming challenges currently impeding the translation of the technology into clinical success.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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