Hydrogels for Salivary Gland Tissue Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Mimicking the complex architecture of salivary glands (SGs) outside their native niche is challenging due their multicellular and highly branched organization. However, significant progress has been made to recapitulate the gland structure and function using several in vitro and ex vivo models. Hydrogels are polymers with the potential to retain a large volume of water inside their three-dimensional structure, thus simulating extracellular matrix properties that are essential for the cell and tissue integrity. Hydrogel-based culture of SG cells has seen a tremendous success in terms of developing platforms for cell expansion, building an artificial gland, and for use in transplantation to rescue loss of SG function. Both natural and synthetic hydrogels have been used widely in SG tissue engineering applications owing to their properties that support the proliferation, reorganization, and polarization of SG epithelial cells. While recent improvements in hydrogel properties are essential to establish more sophisticated models, the emphasis should still be made towards supporting factors such as mechanotransduction and associated signaling cues. In this concise review, we discuss considerations of an ideal hydrogel-based biomaterial for SG engineering and their associated signaling pathways. We also discuss the current advances made in natural and synthetic hydrogels for SG tissue engineering applications.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».