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Enregistrement W4225123962 · doi:10.1016/j.ijbiomac.2022.04.183

High-resolution 3D printing of xanthan gum/nanocellulose bio-inks

2022· article· en· W4225123962 sur OpenAlexaff
Erfan Kimiaei, Roberta Teixeira Polez, Rubina Ajdary, Orlando J. Rojas, Monika Österberg, Jukka Seppälä

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biological Macromolecules · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchAalto-YliopistoAcademy of Finland
Mots-clésXanthan gumNanocelluloseMaterials science3D printingPorosityBiofabricationTissue engineeringNanotechnologyRheologyViscoelasticityComposite materialCelluloseChemical engineeringBiomedical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study provides a comprehensive rheology study and a survey on direct ink writing of xanthan gum/cellulose nanocrystal (XG/CNC) bio-inks for developing 3D geometries that mimic soft tissue engineering scaffolds' physical and mechanical properties. The presence of CNC was found to be a critical prerequisite for the printability of XG bio-inks; accordingly, the hybrid XG/CNC bio-inks revealed the excellent viscoelastic properties that enabled precise control of hydrogel shaping and printing of lattice structures composed of up to eleven layers with high fidelity and fair resolution without any deformation after printing. The lyophilized 3D scaffolds presented a porous structure with open and interconnected pores and a porosity higher than 70%, vital features for tissue engineering scaffolds. Moreover, they showed a relatively high swelling of approximately 11 g/g, facilitating oxygen and nutrient exchange. Furthermore, the elastic and compressive moduli of the scaffolds that enhanced significantly upon increasing CNC content were in the range of a few kPa, similar to soft tissues. Finally, no significant cell cytotoxicity was observed against human liver cancer cells (HepG2), highlighting the potential of these developed 3D printed scaffolds for soft tissue engineering applications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,247 · 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.

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

Citations92
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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