Fibroblasts Accelerate Formation and Improve Reproducibility of 3D Cellular Structures Printed with Magnetic Assistance
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
Fibroblasts (mouse, NIH/3T3) are combined with MDA-MB-231 cells to accelerate the formation and improve the reproducibility of 3D cellular structures printed with magnetic assistance. Fibroblasts and MDA-MB-231 cells are cocultured to produce 12.5 : 87.5, 25 : 75, and 50 : 50 total population mixtures. These mixtures are suspended in a cell medium containing a paramagnetic salt, Gd-DTPA, which increases the magnetic susceptibility of the medium with respect to the cells. A 3D monotypic MDA-MB-231 cellular structure is printed within 24 hours with magnetic assistance, whereas it takes 48 hours to form a similar structure through gravitational settling alone. The maximum projected areas and circularities, and cellular ATP levels of the printed structures are measured for 336 hours. Increasing the relative amounts of the fibroblasts mixed with the MDA-MB-231 cells decreases the time taken to form the structures and improves their reproducibility. Structures produced through gravitational settling have larger maximum projected areas and cellular ATP, but are deemed less reproducible. The distribution of individual cell lines in the cocultured 3D cellular structures shows that printing with magnetic assistance yields 3D cellular structures that resemble in vivo tumors more closely than those formed through gravitational settling. The results validate our hypothesis that (1) fibroblasts act as a “glue” that supports the formation of 3D cellular structures, and (2) the structures are produced more rapidly and with greater reproducibility with magnetically assisted printing than through gravitational settling alone. Printing of 3D cellular structures with magnetic assistance has applications relevant to drug discovery, lab-on-chip devices, and tissue engineering.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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