Three dimensionally printed microstructured alginate scaffolds for neural tissue engineering
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The integration of scaffolds, signalling cues, and cellular components is essential in tissue engineering to create an in vivo equivalent environment that supports physiological function. Scaffolds provide mechanical reinforcement for cellular proliferation and differentiation while providing cues that instruct the development of cells during culture. Alginate (Alg) is a versatile biopolymer for scaffold engineering. However, due to a lack of intrinsic cell-binding sites, thus far, Alg must be functionalized for cellular adhesion. Here, we demonstrate proof-of-concept, bioactive additive-free, microstructured Alg (M-Alg) scaffolds for neuron culture. The M-Alg scaffold was formed by introducing tetrapod-shaped ZnO (t-ZnO) microparticles as structural templates in the Alg that were subsequently removed. These transparent, porous, additive-free Alg-based scaffolds with neuron affinity are promising for neuroregenerative and organoid- related research. Highlights Tetrapod-shaped ZnO (t-ZnO) microparticles are used as a template for the fabrication of open interconnected channels and textured surfaces in 3D printed microstructured alginate (M-Alg) scaffolds. Primary mouse cortical neurons seeded on the 3D printed M-Alg scaffolds show improved adhesion and maturation with extensive neural projections forming inside the scaffolds.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».