Influence of Crosslinking on the Mechanical Behavior of 3D Printed Alginate Scaffolds: Experimental and Numerical Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Tissue scaffolds fabricated by three-dimensional (3D) bioprinting are attracting considerableattention for tissue engineering applications. Because the mechanical properties of hydrogelscaffolds should match the damaged tissue, changing various parameters during 3D bioprintinghas been studied to manipulate the mechanical behavior of the resulting scaffolds. Crosslinkingscaffolds using a cation solution (such as CaCl2) is also important for regulating the mechanicalproperties, but has not been well documented in the literature. Here, the effect of variedcrosslinking agent volume and crosslinking time on the mechanical behavior of 3D bioplottedalginate scaffolds was evaulated using both experimental and numerical methods. Compressiontests were used to measure the elastic modulus of each scaffold, then a finite element model wasdeveloped and a power model used to predict scaffold mechanical behavior. Results showed thatcrosslinking time and volume of crosslinker both play a decisive role in modulating the mechanicalproperties of 3D bioplotted scaffolds. Because mechanical properties of scaffolds can affect cellresponse, the findings of this study can be implemented to modulate the elastic modulus ofscaffolds according to the intended application.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».