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Enregistrement W3194654538 · doi:10.1007/s40820-021-00697-1

Prevascularized Micro-/Nano-Sized Spheroid/Bead Aggregates for Vascular Tissue Engineering

2021· article· en· W3194654538 sur OpenAlexaff
Maedeh Rahimnejad, Narges Nasrollahi Boroujeni, Sepideh Jahangiri, Navid Rabiee, Mohammad Rabiee, Pooyan Makvandi, Omid Akhavan, Rajender S. Varma

Notice bibliographique

RevueNano-Micro Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofabricationTissue engineeringSpheroidRegenerative medicineMicrosphereBiomedical engineeringNanotechnologyBeadMaterials scienceChemistryCellEngineeringChemical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficient strategies to promote microvascularization in vascular tissue engineering, a central priority in regenerative medicine, are still scarce; nano- and micro-sized aggregates and spheres or beads harboring primitive microvascular beds are promising methods in vascular tissue engineering. Capillaries are the smallest type and in numerous blood vessels, which are distributed densely in cardiovascular system. To mimic this microvascular network, specific cell components and proangiogenic factors are required. Herein, advanced biofabrication methods in microvascular engineering, including extrusion-based and droplet-based bioprinting, Kenzan, and biogripper approaches, are deliberated with emphasis on the newest works in prevascular nano- and micro-sized aggregates and microspheres/microbeads.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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