Recent trends in gelatin methacryloyl nanocomposite hydrogels for 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
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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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 | 0,014 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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