Efficient production of cell-encapsulated microgels using flicking technique
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a simple flicking-base method was developed for the mass production of uniform alginate microgels . A comprehensive investigation was conducted to determine the relationship between the microencapsulation parameters and the size as well as the sphericity of the microgels. Fractional factorial design (FFD) was employed to determine the main factors affecting microgel size, identifying flow rate, alginate concentration, and motor speed as the most influential. Furthermore, the simultaneous effect of these critical factors on microgel size and sphericity was modeled using central composite design (CCD). The resulting quadratic empirical models offered insights into the jet break process in flicking-based microencapsulation and enabled the selection of factors and their levels to generate appropriately sized and shaped alginate microgels. Spherical microgels with a minimum size of 528 ± 20 μm were obtained at a flow rate of 5.8 ml/h, alginate concentration of 2 %, and motor speed of 17.1 Hz. Human mesenchymal stem cells were successfully encapsulated in the microgels with high cell viability exceeding 90 %. This study highlights the flicking method as a promising technique for efficiently producing uniform cell-encapsulated alginate microgels. The simplicity and cost-effectiveness of this method make it an available option for practical laboratory research , enabling the efficient preparation of microgels with adjustable size and shape. Furthermore, this microencapsulation approach has potential applications in tissue engineering , pharmaceutical disease models, cell-based transplantation, and regenerative medicine .
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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) | 0,000 | 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 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 ».