Designing Gelatin Methacryloyl (GelMA)‐Based Bioinks for Visible Light Stereolithographic 3D Biofabrication
Notice bibliographique
Résumé
Bioinks play a key role in determining the capability of the biofabricatoin processes and the resolution of the printed constructs. Excellent biocompatibility, tunable physical properties, and ease of chemical or biological modifications of gelatin methacryloyl (GelMA) have made it an attractive choice as bioinks for biomanufacturing of various tissues or organs. However, the current preparation methods for GelMA-based bioinks lack the ability to tailor their physical properties for desired bioprinting methods. Inherently, GelMA prepolymer solution exhibits a fast sol-gel transition at room temperature, which is a hurdle for its use in stereolithography (SLA) bioprinting. Here, synthesis parameters are optimized such as solvents, pH, and reaction time to develop GelMA bioinks which have a slow sol-gel transition at room temperature and visible light crosslinkable functions. A total of eight GelMA combinations are identified as suitable for digital light processing (DLP)-based SLA (DLP-SLA) bioprinting through systematic characterizations of their physical and rheological properties. Out of various types of GelMA, those synthesized in reverse osmosis (RO) purified water (referred to as RO-GelMA) are regarded as most suitable to achieve high DLP-SLA printing resolution. RO-GelMA-based bioinks are also found to be biocompatible showing high survival rates of encapsulated cells in the photocrosslinked gels. Additionally, the astrocytes and fibroblasts are observed to grow and integrate well within the bioprinted constructs. The bioink's superior physical and photocrosslinking properties offer pathways of tuning the scaffold microenvironment and highlight the applicability of developed GelMA bioinks in various tissue engineering and regenerative medicine applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 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 ».