Extrusion and Microfluidic‐Based Bioprinting to Fabricate Biomimetic Tissues and Organs
Notice bibliographique
Résumé
Next generation engineered tissue constructs with complex and ordered architectures aim to better mimic the native tissue structures, largely due to advances in three-dimensional (3D) bioprinting techniques. Extrusion bioprinting has drawn tremendous attention due to its widespread availability, cost-effectiveness, simplicity, and its facile and rapid processing. However, poor printing resolution and low speed have limited its fidelity and clinical implementation. To circumvent the downsides associated with extrusion printing, microfluidic technologies are increasingly being implemented in 3D bioprinting for engineering living constructs. These technologies enable biofabrication of heterogeneous biomimetic structures made of different types of cells, biomaterials, and biomolecules. Microfluiding bioprinting technology enables highly controlled fabrication of 3D constructs in high resolutions and it has been shown to be useful for building tubular structures and vascularized constructs, which may promote the survival and integration of implanted engineered tissues. Although this field is currently in its early development and the number of bioprinted implants is limited, it is envisioned that it will have a major impact on the production of customized clinical-grade tissue constructs. Further studies are, however, needed to fully demonstrate the effectiveness of the technology in the lab and its translation to the clinic.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».