Current Advances in 3D Tissue and Organ Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
Bi-dimensional culture systems have represented the most used method to study cell biology outside the body for over a century. Although they convey useful information, such systems may lose tissue-specific architecture, biomechanical effectors, and biochemical cues deriving from the native extracellular matrix, with significant alterations in several cellular functions and processes. Notably, the introduction of three-dimensional (3D) platforms that are able to re-create in vitro the structures of the native tissue, have overcome some of these issues, since they better mimic the in vivo milieu and reduce the gap between the cell culture ambient and the tissue environment. 3D culture systems are currently used in a broad range of studies, from cancer and stem cell biology, to drug testing and discovery. Here, we describe the mechanisms used by cells to perceive and respond to biomechanical cues and the main signaling pathways involved. We provide an overall perspective of the most recent 3D technologies. Given the breadth of the subject, we concentrate on the use of hydrogels, bioreactors, 3D printing and bioprinting, nanofiber-based scaffolds, and preparation of a decellularized bio-matrix. In addition, we report the possibility to combine the use of 3D cultures with functionalized nanoparticles to obtain highly predictive in vitro models for use in the nanomedicine field.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».