Effect of Fibrillization pH on Gelation Viscoelasticity and Properties of Biofabricated Dense Collagen Matrices via Gel Aspiration-Ejection
Notice bibliographique
Résumé
Reconstituted hydrogels based on the self-assembly of acid-solubilized collagen molecules have been extensively used as in vitro models and precursors in biofabrication processes. This study investigated the effect of fibrillization pH-ranging from 4 to 11-on real-time rheological property changes during the gelation of collagen hydrogels and its interplay with the properties of subsequently biofabricated dense collagen matrices generated via automated gel aspiration-ejection (GAE). A contactless, nondestructive technique was used to characterize the temporal progression in shear storage modulus (G', or stiffness) during collagen gelation. There was a relative increase in G' of the hydrogels from 36 to 900 Pa with an increase in gelation pH. Automated GAE, which simultaneously imparts collagen fibrillar compaction and alignment, was then applied to these precursor collagen hydrogels to biofabricate native extracellular matrix-like densified gels. In line with viscoelastic properties, only hydrogels fibrillized in the 6.5 < pH ≤ 10 range could be densified via GAE. There was an increase in both fibrillar density and alignment in the GAE-derived matrices with an increase in gelation pH. These factors, combined with a higher G' in the alkaline precursor hydrogels, led to a significant increase in the micro-compressive modulus of GAE-densified gels of pH 9 and 10. Furthermore, NIH/3T3 fibroblast-seeded GAE-derived matrices densified from gels fibrillized in the pH range of 7 to 10 exhibited low cell mortality with >80% viability. It is anticipated that the results of this study can be potentially applicable to other hydrogel systems, as well as biofabrication techniques involving needles or nozzles, such as injection and bioprinting.
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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 ».