Dense fibrillar collagen-based hydrogels as functional osteoid-mimicking scaffolds
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing need to generate novel materials for the treatment and augmentation of bone defects, affecting millions of people worldwide. Fibrillar type I collagen is the most abundant tissue matrix protein in bone, providing its key native scaffolding material. However, while in vitro reconstituted collagen hydrogels of physically entangled, nano-fibred meshes, have long served as three-dimensional cultures, their highly-hydrated nature impacts their physiological relevance. In an effort to create biomimetic collagen gels, approaches have been undertaken to generate osteoid-like environments with increased collagen concentrations, controlled fibrillar orientation, defined micro-architectures, and tailored mechanical properties. This review describes the state-of-the-art on collagen densification techniques, exploring their advantages, limitations and future perspectives for applications as bone grafts. Ultimately, by successfully mimicking the organic milieu of bone through acellular or cell-mediated mineralisation of the designed osteoid-like structure, functional collagen scaffolds with potential applications in bone tissue engineering can be realised.Abbreviations: 3D: three-dimensional; BG: bioactive glass; CFD: collagen fibrillar density; CHA: carbonated-hydroxyapatite; Col1: Type I collagen; ECM: extracellular matrix; GAE: gel aspiration-ejection; HHC: highly hydrated collagen; MSC: mesenchymal stem cell; NCPs: non-collagenous proteins; PC: plastic compression; PILP: polymer-induced liquid precursor; SBF: simulated body fluid
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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) | 0,001 | 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 ».