Recent Developments in Bio-Ink Formulations Using Marine-Derived Biomaterials for Three-Dimensional (3D) Bioprinting
Notice bibliographique
Résumé
3D bioprinting is a disruptive, computer-aided, and additive manufacturing technology that allows the obtention, layer-by-layer, of 3D complex structures. This technology is believed to offer tremendous opportunities in several fields including biomedical, pharmaceutical, and food industries. Several bioprinting processes and bio-ink materials have emerged recently. However, there is still a pressing need to develop low-cost sustainable bio-ink materials with superior qualities (excellent mechanical, viscoelastic and thermal properties, biocompatibility, and biodegradability). Marine-derived biomaterials, including polysaccharides and proteins, represent a viable and renewable source for bio-ink formulations. Therefore, the focus of this review centers around the use of marine-derived biomaterials in the formulations of bio-ink. It starts with a general overview of 3D bioprinting processes followed by a description of the most commonly used marine-derived biomaterials for 3D bioprinting, with a special attention paid to chitosan, glycosaminoglycans, alginate, carrageenan, collagen, and gelatin. The challenges facing the application of marine-derived biomaterials in 3D bioprinting within the biomedical and pharmaceutical fields along with future directions are also discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».