Improvement of cell deposition by self-absorbent capability of freeze-dried 3D-bioprinted scaffolds derived from cellulose material-alginate hydrogels
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
Cell-laden printing is the most commonly used approach in 3D bioprinting. One of the major drawbacks of cell-laden printing is that cell viability is highly affected by the extrusion pressure and shear force in the printing process. We present a new cell-deposition method by using the superabsorbent capability of 3D printed scaffolds with four ink formations: 20:10 nanocrystal/alginate (NCA 20/10), 20:10 nanofiber/alginate (NFA 20/10), 20:02 nanocrystal/alginate (NCA 20/02) and 20:02 nanofiber/alginate (NFA 20/02). Limited pores were observed from the surface of inherent NCA and NFA scaffolds, which may limit the numbers of cells to enter into the scaffolds. Therefore, we designed a dual-porous (DP) structure to connect the inherent pores (IPs) to the scaffold surface. Due to these porous structures, NCA and NFA scaffolds exhibit an excellent capability to absorb cell suspension, which may be used for depositing cells to 3D-printed scaffolds, namely self-absorbent (SA) deposition. Compared to the conventional top-loading (TL) method, the SA method had more uniform cell distributions in the entire 3D-printed scaffolds and higher efficiency of cell deposition. For the TL method, DP scaffold exhibited a more uniform cell distribution, which may provide a better microenvironment for the cells in comparison to the IP scaffold. For both cell loading methods, a rapid increase of cell number was observed in the first 4 days of culture in the 3D-printed NCA and NFA structures. NFA 20/02 exhibits the best cell viability compared to the other three inks. In conclusion, the SA method may serve as a new approach for loading cells in cell-free 3D-bioprinting, and DP design could improve the efficiency of the cell deposition.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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