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Enregistrement W4200002488 · doi:10.1002/adma.202108931

Vertical Extrusion Cryo(bio)printing for Anisotropic Tissue Manufacturing

2021· article· en· W4200002488 sur OpenAlexaff
Zeyu Luo, Guosheng Tang, Hossein Ravanbakhsh, Wanlu Li, Mian Wang, Xiao Kuang, Carlos Ezio Garciamendez‐Mijares, Liming Lian, Sili Yi, Junlong Liao, Maobin Xie, Jie Guo, Yu Shrike Zhang

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesBrigham Research Institute
Mots-clésMaterials scienceExtrusion3D bioprintingTissue engineeringStructural integrityAnisotropyNanotechnologyBiomedical engineeringRegenerative medicineComposite materialCellEngineeringOpticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the poor mechanical properties of many hydrogel bioinks, conventional 3D extrusion bioprinting is usually conducted based on the X-Y plane, where the deposited layers are stacked in the Z-direction with or without the support of prior layers. Herein, a technique is reported, taking advantage of a cryoprotective bioink to enable direct extrusion bioprinting in the vertical direction in the presence of cells, using a freezing plate with precise temperature control. Of interest, vertical 3D cryo-bioprinting concurrently allows the user to create freestanding filamentous constructs containing interconnected, anisotropic microchannels featuring gradient sizes aligned in the vertical direction, also associated with enhanced mechanical performances. Skeletal myoblasts within the 3D-cryo-bioprinted hydrogel constructs show enhanced cell viability, spreading, and alignment, compared to the same cells in the standard hydrogel constructs. This method is further extended to a multimaterial format, finding potential applications in interface tissue engineering, such as creation of the muscle-tendon unit and the muscle-microvascular unit. The unique vertical 3D cryo-bioprinting technique presented here suggests improvements in robustness and versatility to engineer certain tissue types especially those anisotropic in nature, and may extend broad utilities in tissue engineering, regenerative medicine, drug discovery, and personalized therapeutics.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations112
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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