Development of photoreactive collagen-based bioinks for stereolithography 3D bioprinting
Notice bibliographique
Résumé
Owing to its significance as a structural protein and essential component of the extracellular matrix (ECM), collagen has found versatile applications in tissue engineering, particularly in the emerging field of 3D bioprinting techniques. Nevertheless, the limited mechanical strength and poor printability of collagen could impede its application as a bioink. In the present study, the combination of collagen methacrylate (ColMA) and poly(ethylene glycol) diacrylate (PEGDA) was investigated as a photocrosslinkable bioink and carrier for human corneal stromal cell (hCSCs) delivery. In this regard, different concentrations of PEGDA and then 1-vinyl-2-pyrrolidinone (NVP) were optimized based on the mechanical properties of the 3D bioprinted samples and their cytocompatibility to hCSCs. It was observed that cell viability decreased as both PEG (ranging from 5 to 10 wt%) and NVP (ranging from 0.25 to 1 wt%) concentrations increased. While the PEG concentration remained constant at 5 wt%, the NVP concentration was optimized. The effect of NVP concentrations of 0.5 and 1 wt% (as the optimal formulations) on the physical, mechanical, and biological properties of the 3D-printed hydrogels was investigated. Additionally, the influence of scaffold geometry on cell alignment was also observed. In all geometries, cells tended to distribute more at sharp ends and proliferated more within 3D bioprinted samples containing 0.5 wt% NVP. On the other hand, the expressions of collagen type I (Col I) and lumican (Lum) were significantly higher in cells encapsulated within 3D bioprinted samples containing 1 wt% NVP compared to samples containing 0.5 wt% NVP. However, both 3D bioprinted samples had great biological properties. Therefore, depending on the desired impact of the 3D bioprinted samples on cells, both combinations demonstrated appropriate cell viability and growth.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».