Assessment of fibrin-collagen co-gels for generating microvessels <i>ex vivo</i> using endothelial cell-lined microfluidics and multipotent stromal cell (MSC)-induced capillary morphogenesis
Notice bibliographique
Résumé
is the generation of perfusable microvessels of varying diameters. In this work, we take the approach of using hydrogel-based microfluidics seeded with endothelial cells (ECs) to form small artery/vein-like vessels, in conjunction with using the self-assembly behavior of ECs to form capillary-like vessels when co-cultured with multipotent stromal cells (MSCs). In exploring this approach, we focused on investigating collagen, fibrin, and various collagen-fibrin co-gel formulations for their potential suitability as serving as scaffold materials by surveying their angiogencity and mechanical properties. Fibrin and co-gels successfully facilitated multicellular EC sprouting, whereas collagen elicited a migration response of individual ECs, unless supplemented with the protein kinase C (PKC)-activator, phorbol 12-myristate 13-acetate. Collagen scaffolds were also found to severely contract when embedded with mesenchymal cells, but this contraction could be abrogated with the addition of fibrin. Increasing collagen content within co-gel formulations, however, imparted a higher compressive modulus and allowed for the reliable formation of intact hydrogel-based microchannels which could then be perfused. Given the bioactivity and mechanical benefits of fibrin and collagen, respectively, collagen-fibrin co-gels are a promising scaffold option for generating vascularized tissue constructs.
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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) | 0,000 | 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 ».