Microfluidic Formation of Ultrathin, Handleable Collagen Sheets Exhibiting Toe-heel Tensile Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The extracellular matrix (ECM) of cardiovascular tissues displays a non-linear, strain-dependent elastic modulus, attributed to the hierarchical organization of collagen. At low loads, these tissues exhibit compliance, permitting contraction or dilation, while at high loads, they stiffen considerably, increasing their mechanical strength by at least tenfold. Although collagen gels are widely used in 3D cell culture, tissue engineering, and biofabrication, current engineering techniques fail to replicate this hierarchical organization at the microscale. As a result, they lack both the non-linear tensile behavior and the physiologically relevant strength of native tissues. To address this limitation, we present templated collagen sheets that are 1.8 microns thin and 10 mm wide that demonstrate non-linear tensile behavior. Collagen sheets are obtained from an acidic collagen solution via a microfluidic flow focusing process, incorporating and subsequently removing emulsified oil droplets (mean diameters 2.1 microns and 5.0 microns, volume concentration 2.25%). Templated collagen sheets exhibit a two-fold increase in fibril alignment dispersion compared with non-templated ones. When assessed along their length, the Young’s modulus of templated sheets increases 62-fold at 90% failure strain, closely matching the properties of native load-bearing tissues. We anticipate that these ultrathin templated collagen sheets will have broad applications as a substrate material for the bottom-up fabrication of load-bearing biomaterials and tissue structures for in vitro applications and implantation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».