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Enregistrement W4404853506 · doi:10.1242/dev.204455

Bioengineering vascularization

2024· review· en· W4404853506 sur OpenAlexafffund
Shira Landau, Sargol Okhovatian, Yimu Zhao, Chuan Liu, Amid Shakeri, Ying Wang, Kaitlyn Ramsay, Jennifer Kieda, Richard Jiang, Milica Radisic

Notice bibliographique

RevueDevelopment · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésBiofabricationRegenerative medicineBiologyTissue engineeringOrgan-on-a-chipMicrofluidicsNanotechnologyCell biologyStem cellMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Review explores the rapidly evolving field of bioengineered vasculature, a key area of focus in tissue engineering and regenerative medicine. The broad relevance of this topic is attributed to its impacts on a wide range of biological processes, enabling studies in tissue development, fundamental biology and drug discovery, and the applications in tissue engineering and regenerative medicine. We outline the design criteria for bioengineered vasculature and the methodologies for constructing these systems by self-assembly and in microfluidics, organs-on-a-chip and macroscale tubular systems that often rely on biofabrication approaches such as 3D printing. We discuss existing challenges in developing functional vasculature that closely mirrors its native equivalent, including achieving hierarchical branching with organ and vessel-specific endothelial and supporting cells, providing perusable vasculature within organoids and scaling the systems for implantation and direct vascular anastomosis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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