Tuning the Properties of PNIPAm-Based Hydrogel Scaffolds for Cartilage 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
Poly(N-isopropylacrylamide) (PNIPAm) is a three-dimensional (3D) crosslinked polymer that can interact with human cells and play an important role in the development of tissue morphogenesis in both in vitro and in vivo conditions. PNIPAm-based scaffolds possess many desirable structural and physical properties required for tissue regeneration, but insufficient mechanical strength, biocompatibility, and biomimicry for tissue development remain obstacles for their application in tissue engineering. The structural integrity and physical properties of the hydrogels depend on the crosslinks formed between polymer chains during synthesis. A variety of design variables including crosslinker content, the combination of natural and synthetic polymers, and solvent type have been explored over the past decade to develop PNIPAm-based scaffolds with optimized properties suitable for tissue engineering applications. These design parameters have been implemented to provide hydrogel scaffolds with dynamic and spatially patterned cues that mimic the biological environment and guide the required cellular functions for cartilage tissue regeneration. The current advances on tuning the properties of PNIPAm-based scaffolds were searched for on Google Scholar, PubMed, and Web of Science. This review provides a comprehensive overview of the scaffolding properties of PNIPAm-based hydrogels and the effects of synthesis-solvent and crosslinking density on tuning these properties. Finally, the challenges and perspectives of considering these two design variables for developing PNIPAm-based scaffolds are outlined.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle