Microfluidics-based fabrication of cell-laden microgels
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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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».