Tuning the Nanotopography and Chemical Functionality of 3D Printed Scaffolds through Cellulose Nanocrystal Coatings
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Notice bibliographique
Résumé
In nature, cells exist in three-dimensional (3D) microenvironments with topography, stiffness, surface chemistry, and biological factors that strongly dictate their phenotype and behavior. The cellular microenvironment is an organized structure or scaffold that, together with the cells that live within it, make up living tissue. To mimic these systems and understand how the different properties of a scaffold, such as adhesion, proliferation, or function, influence cell behavior, we need to be able to fabricate cellular microenvironments with tunable properties. In this work, the nanotopography and functionality of scaffolds for cell culture were modified by coating 3D printed materials (DS3000 and poly(ethylene glycol)diacrylate, PEG-DA) with cellulose nanocrystals (CNCs). This general approach was demonstrated on a variety of structures designed to incorporate macro- and microscale features fabricated using photopolymerization and 3D printing techniques. Atomic force microscopy was used to characterize the CNC coatings and showed the ability to tune their density and in turn the surface nanoroughness from isolated nanoparticles to dense surface coverage. The ability to tune the density of CNCs on 3D printed structures could be leveraged to control the attachment and morphology of prostate cancer cells. It was also possible to introduce functionalization onto the surface of these scaffolds, either by directly coating them with CNCs grafted with the functionality of interest or with a more general approach of functionalizing the CNCs after coating using biotin–streptavidin coupling. The ability to carefully tune the nanostructure and functionalization of different 3D-printable materials is a step forward to creating in vitro scaffolds that mimic the nanoscale features of natural microenvironments, which are key to understanding their impact on cells and developing artificial tissues.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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