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Enregistrement W4205464851 · doi:10.3390/biom12010141

Smart Bioinks for the Printing of Human Tissue Models

2022· review· en· W4205464851 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBiomolecules · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of VictoriaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBiotalent CanadaCanada Research ChairsCanadian Institutes of Health ResearchAlzheimer's AssociationInnovate BCMichael Smith Health Research BC
Mots-clésRegenerative medicine3D bioprintingComputer scienceTissue engineeringProcess (computing)Field (mathematics)NanotechnologyEngineeringArtificial intelligenceBiochemical engineeringBiomedical engineeringMaterials scienceBiologyStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3D bioprinting has tremendous potential to revolutionize the field of regenerative medicine by automating the process of tissue engineering. A significant number of new and advanced bioprinting technologies have been developed in recent years, enabling the generation of increasingly accurate models of human tissues both in the healthy and diseased state. Accordingly, this technology has generated a demand for smart bioinks that can enable the rapid and efficient generation of human bioprinted tissues that accurately recapitulate the properties of the same tissue found in vivo. Here, we define smart bioinks as those that provide controlled release of factors in response to stimuli or combine multiple materials to yield novel properties for the bioprinting of human tissues. This perspective piece reviews the existing literature and examines the potential for the incorporation of micro and nanotechnologies into bioinks to enhance their properties. It also discusses avenues for future work in this cutting-edge field.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,242 · 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