Microfluidic Synthesis of Collagen‐Based Microgels for Tissue Engineering Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT To expand the use of collagen‐based biomaterials beyond their current applications in three‐dimensional (3D) cell culture, tissue engineering, and biofabrication, limitations such as poor shear‐thinning behavior and poor control over porosity during gelation need to be overcome. Granular biomaterials promise to address these constraints, however their uniform and scalable preparation from extracellular matrix materials is challenging. To address this need, we employed a droplet microfluidic approach and prepared irregularly shaped microgels of fibrillar collagen and collagen‐glycosaminoglycan (GAG) copolymer in a continuous oil phase, at rates of up to 5500 s −1 . The approach allowed us to tune the average microgel size from 40 to 170 µm. Microgels obtained after removal of the oil phase were found to promote the attachment and proliferation of human fibroblasts and mesenchymal stromal/stem cells. Granular materials prepared with packing densities exceeding 65 vol% exhibited shear‐thinning rheological behavior, a requirement for use as injectable biomaterials and bioinks. Cell‐containing granular biomaterials contracted 2.8 times less than thermally gelled matrices of comparable collagen and cell concentration. In a case study, a skin tissue model prepared from a fibroblast containing collagen‐GAG (CG) microgels layer covered with an epithelium revealed immunohistochemical markers associated with intact human skin after month‐long air–liquid interface (ALI) culture.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle