Highlights on Advancing Frontiers in Tissue Engineering
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
The field of tissue engineering continues to advance, sometimes in exponential leaps forward, but also sometimes at a rate that does not fulfill the promise that the field imagined a few decades ago. This review is in part a catalog of success in an effort to inform the process of innovation. Tissue engineering has recruited new technologies and developed new methods for engineering tissue constructs that can be used to mitigate or model disease states for study. Key to this antecedent statement is that the scientific effort must be anchored in the needs of a disease state and be working toward a functional product in regenerative medicine. It is this focus on the wildly important ideas coupled with partnered research efforts within both academia and industry that have shown most translational potential. The field continues to thrive and among the most important recent developments are the use of three-dimensional bioprinting, organ-on-a-chip, and induced pluripotent stem cell technologies that warrant special attention. Developments in the aforementioned areas as well as future directions are highlighted in this article. Although several early efforts have not come to fruition, there are good examples of commercial profitability that merit continued investment in tissue engineering. Impact statement Tissue engineering led to the development of new methods for regenerative medicine and disease models. Among the most important recent developments in tissue engineering are the use of three-dimensional bioprinting, organ-on-a-chip, and induced pluripotent stem cell technologies. These technologies and an understanding of them will have impact on the success of tissue engineering and its translation to regenerative medicine. Continued investment in tissue engineering will yield products and therapeutics, with both commercial importance and simultaneous disease mitigation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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