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Enregistrement W4289518199 · doi:10.3390/ijms23158567

Biofabrication of Sodium Alginate Hydrogel Scaffolds for Heart Valve Tissue Engineering

2022· article· en· W4289518199 sur OpenAlexaff
Yannick Rioux, Julie Fradette, Yvan Maciel, André Bégin‐Drolet, Jean Ruel

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofabricationBiomedical engineeringTissue engineeringHeart valveAortic valveScaffoldSelf-healing hydrogelsMaterials scienceSurgeryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Every year, thousands of aortic valve replacements must take place due to valve diseases. Tissue-engineered heart valves represent promising valve substitutes with remodeling, regeneration, and growth capabilities. However, the accurate reproduction of the complex three-dimensional (3D) anatomy of the aortic valve remains a challenge for current biofabrication methods. We present a novel technique for rapid fabrication of native-like tricuspid aortic valve scaffolds made of an alginate-based hydrogel. Using this technique, a sodium alginate hydrogel formulation is injected into a mold produced using a custom-made sugar glass 3D printer. The mold is then dissolved using a custom-made dissolving module, revealing the aortic valve scaffold. To assess the reproducibility of the technique, three scaffolds were thoroughly compared. CT (computed tomography) scans showed that the scaffolds respect the complex native geometry with minimal variations. The scaffolds were then tested in a cardiac bioreactor specially designed to reproduce physiological flow and pressure (aortic and ventricular) conditions. The flow and pressure profiles were similar to the physiological ones for the three valve scaffolds, with small variabilities. These early results establish the functional repeatability of this new biofabrication method and suggest its application for rapid fabrication of ready-to-use cell-seeded sodium alginate scaffolds for heart valve tissue engineering.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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