Three-dimensional oxygen concentration monitoring in hydrogels using low-cost phosphorescence lifetime imaging for tissue engineering
Notice bibliographique
Résumé
Oxygen concentration measurement in 3D hydrogels is vital in 3D cell culture and tissue engineering. However, standard 3D imaging systems capable of measuring oxygen concentration with adequate precision are based on advanced microscopy platforms, which are not accessible in many laboratories due to the system's complexity and the high price. In this work, we present a fast and low-cost phosphorescence lifetime imaging design for measuring the lifetime of oxygen-quenched phosphorescence emission with 0.25 µs temporal precision and sub-millimeter spatial resolution in 3D. By combining light-sheet illumination and the frequency-domain lifetime measurement using a commercial rolling-shutter CMOS camera in the structure of a conventional optical microscope, this design is highly customizable to accommodate application-specific research needs while also being low-cost as compared to advanced instruments. As a demonstration, we made a fluidic device with a gas-permeable film to create an artificial oxygen gradient in the hydrogel sample. Dye-embedded beads were distributed in the hydrogel to conduct continuous emission lifetime monitoring when nitrogen was pumped through the fluidic channel and changed oxygen distribution in the sample. The dynamics of the changes in lifetime co-related with their location in the gel of size 0.5 mm×1.5 mm×700 µm demonstrate the ability of this design to measure the oxygen concentration stably and precisely in 3D samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».