Collagen-based biomaterials in organoid technology for reproductive medicine: composition, characteristics, and applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Collagen-based biomaterials (CBB) are highly esteemed by researchers in materials science and biomedicine due to their extensive applications across various biomedical disciplines. In recent years, owing to advancements in developmental biology techniques, this superior biomaterial has seen increasing utilization in 3D in vitro tissue culture. Three-dimensional cell cultures, often referred to as organoids, have emerged in response to technological advancements in biomaterials and the growing need in the field of medical research. They serve as important models for simulating normal physiological activities in vivo, addressing limitations in experimental material sources, and resolving ethical issues. In this review, we discuss the material characteristics of CBBs commonly used for organoid culture, integrating aspects such as Matrigel and decellularized ECM as culture matrices. We also analyzed the development prospects and directions of various materials in the context of biology, clinical medicine, and particularly reproductive medicine. Currently, despite the FDA approval and clinical research incorporating numerous CBBs, existing challenges in multiple studies indicate a significant unmet need in the development of key tissue models for both medical research and clinical applications. In summary, CBBs are swiftly broadening their applicability in the realms of organoid nature and medical research, serving as a versatile and high-performing material for 3D in vitro tissue culture. Graphical abstract
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».