The effect of pore size and layout on mechanical and biological properties of <scp>3D</scp>‐printed bone scaffolds with gradient porosity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The design of porous gradient scaffolds for bone tissue engineering scaffolds is a relatively new approach. This strategy is based on imitating bone tissue in order to stimulate enhanced cellular responses. An additive manufacturing (AM) method, such as the fused filament fabrication (FFF) system, provides precise and repeatable pore size control. FFF is a well‐known AM manufacturing process for producing high‐quality parts at a low cost. In this study, polycaprolactone (PCL) and variable hydroxyapatite (HA) amounts were fed into a FFF printer to print four scaffold designs with different porosity gradients. These porous gradient scaffolds were constructed using simple (Si) and shifting (Sh) models, with gradient pore diameters ranging from 400–600 to 400–800 μm. The specimens featured thicker walls but more open cores. The scaffolds' structural, mechanical, and biological properties were evaluated. The results showed that higher gradient porosity and larger pore size led to better biological results, but lower mechanical strength resulted. Furthermore, adding HA increased mechanical strength from 81.8% to 100% and enhanced cellular response. In all scaffolds, an increase in porosity and a decrease in density led to a reduction in compressive strength. The toxicity of the samples and cellular adhesion was evaluated using MTT and DAPI tests on hFOB (human Fetal OsteoBlastic) cells. Alkaline phosphatase and Red Alizarin analyses demonstrated an increase in mineralization as HA content increased.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».