3D printing and properties of cellulose nanofibrils-reinforced quince seed mucilage bio-inks
Notice bibliographique
Résumé
Plant-based hydrogels have attracted great attention in biomedical fields since they are biocompatible and based on natural, sustainable, cost-effective, and widely accessible sources. Here, we introduced new viscoelastic bio-inks composed of quince seed mucilage and cellulose nanofibrils (QSM/CNF) easily extruded into 3D lattice structures through direct ink writing in ambient conditions. The QSM/CNF inks enabled precise control on printing fidelity where CNF endowed objects with shape stability after freeze-drying and with suitable porosity, water uptake capacity, and mechanical strength. The compressive and elastic moduli of samples produced at the highest CNF content were both increased by ~100% (from 5.1 ± 0.2 kPa and 32 ± 1 kPa to 10.7 ± 0.5 and 64 ± 2 kPa, respectively). These values ideally matched those reported for soft tissues; accordingly, the cell compatibility of the printed samples was evaluated against HepG2 cells (human liver cancer). The results confirmed the 3D hydrogels as being non-cytotoxic and suitable to support attachment, survival, and proliferation of the cells. All in all, the newly developed inks allowed sustainable 3D bio-hydrogels fitting the requirements as scaffolds for soft tissue engineering.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».