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Enregistrement W4408421038 · doi:10.1088/1748-605x/adc059

Highly elastic bioactive bR-GelMA micro-particles: synthesis and precise micro-fabrication via stop-flow lithography

2025· article· en· W4408421038 sur OpenAlexafffund
Basel A. Khader, C. Della Volpe, Stephen D. Waldman, Dae Kun Hwang

Notice bibliographique

RevueBiomedical Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsToronto Metropolitan University
Mots-clésMaterials scienceFabricationNanotechnologySelf-healing hydrogelsGelatinBiomedical engineeringLithographyFlexibility (engineering)Particle (ecology)Composite materialOptoelectronicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteoporosis poses a significant public health challenge, necessitating advanced bone regeneration solutions. While gelatin methacrylate (GelMA) hydrogels show promise, conventional fabrication methods using aqueous two-phase systems (ATPS) often result in inconsistent mechanical properties and structural irregularities. This study presents an approach synthesizing new methods and parameters for bR-GelMA, utilizing stop-flow lithography (SFL) to fabricate highly elastic micro-particles incorporating bioactive glass particles. SFL, in contrast to ATPS, offers precise control over micro-particle formation, enabling the production of uniform and stable structures ideal for biomedical applications. The resulting elastic micro-particles demonstrate rapid degradation, enhanced cell proliferation, and improved mechanical strength without compromising flexibility. This innovative approach using SFL to fabricate GelMA-based micro-particles holds significant promise for bone regeneration and other critical therapeutic applications.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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