Recent trends in gelatin methacryloyl nanocomposite hydrogels for tissue engineering
Notice bibliographique
Résumé
Gelatin methacryloyl (GelMA), a photocrosslinkable gelatin-based hydrogel, has been immensely used for diverse applications in tissue engineering and drug delivery. Apart from its excellent functionality and versatile mechanical properties, it is also suitable for a wide range of fabrication methodologies to generate tissue constructs of desired shapes and sizes. Despite its exceptional characteristics, it is predominantly limited by its weak mechanical strength, as some tissue types naturally possess high mechanical stiffness. The use of high GelMA concentrations yields high mechanical strength, but not without the compromise in its porosity, degradability, and three-dimensional (3D) cell attachment. Recently, GelMA has been blended with various natural and synthetic biomaterials to reinforce its physical properties to match with the tissue to be engineered. Among these, nanomaterials have been extensively used to form a composite with GelMA, as they increase its biological and physicochemical properties without affecting the unique characteristics of GelMA and also introduce electrical and magnetic properties. This review article presents the recent advances in the formation of hybrid GelMA nanocomposites using a variety of nanomaterials (carbon, metal, polymer, and mineral-based). We give an overview of each nanomaterial's characteristics followed by a discussion of the enhancement in GelMA's physical properties after its incorporation. Finally, we also highlight the use of each GelMA nanocomposite for different applications, such as cardiac, bone, and neural regeneration.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».