Indirect 3D bioprinting and characterization of alginate scaffolds for potential nerve tissue engineering applications
Notice bibliographique
Résumé
Low-concentration hydrogels have favorable properties for many cell functions in tissue engineering but are considerably limited from a scaffold fabrication point of view due to poor three-dimensional (3D) printability. Here, we developed an indirect-bioprinting process for alginate scaffolds and characterized the potential of these scaffolds for nerve tissue engineering applications. The indirect-bioprinting process involves (1) printing a sacrificial framework from gelatin, (2) impregnating the framework with low-concentration alginate, and (3) removing the gelatin framework by an incubation process, thus forming low-concentration alginate scaffolds. The scaffolds were characterized by compression testing, swelling, degradation, and morphological and biological assessment of incorporated or seeded Schwann cells. For comparison, varying concentrations of alginate scaffolds (from 0.5 to 3%) were fabricated and sterilized using either ultraviolet light or ethanol. Results indicated that scaffolds can be fabricated using the indirect-bioprinting process, wherein the scaffold properties are affected by the concentration of alginate and sterilization technique used. These factors provide effective means of regulating the properties of scaffolds fabricated using the indirect-bioprinting process. Cell-incorporated scaffolds demonstrated better cell viability than bulk gels. In addition, scaffolds showed better cell functionality when fabricated with a lower concentration of alginate compared to a higher concentration. The indirect-bioprinting process that we implemented could be extended to other types of low-concentration hydrogels to address the tradeoffs between printability and properties for favorable cell functions.
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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) | 0,001 | 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 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 ».