Triphasic 3D In Vitro Model of Bone-Tendon-Muscle Interfaces to Study Their Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
The transition areas between different tissues, known as tissue interfaces, have limited ability to regenerate after damage, which can lead to incomplete healing. Previous studies focussed on single interfaces, most commonly bone-tendon and bone-cartilage interfaces. Herein, we develop a 3D in vitro model to study the regeneration of the bone-tendon-muscle interface. The 3D model was prepared from collagen and agarose, with different concentrations of hydroxyapatite to graduate the tissues from bones to muscles, resulting in a stiffness gradient. This graduated structure was fabricated using indirect 3D printing to provide biologically relevant surface topographies. MG-63, human dermal fibroblasts, and Sket.4U cells were found suitable cell models for bones, tendons, and muscles, respectively. The biphasic and triphasic hydrogels composing the 3D model were shown to be suitable for cell growth. Cells were co-cultured on the 3D model for over 21 days before assessing cell proliferation, metabolic activity, viability, cytotoxicity, tissue-specific markers, and matrix deposition to determine interface formations. The studies were conducted in a newly developed growth chamber that allowed cell communication while the cell culture media was compartmentalised. The 3D model promoted cell viability, tissue-specific marker expression, and new matrix deposition over 21 days, thereby showing promise for the development of new interfaces.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».