Protocol for the generation of three-dimensional micropatterned neuroepithelial tissues using hPSCs, bioprinting, and matrix scaffolds
Notice bibliographique
Résumé
Micropatterning technology that spatially guides the self-assembly of human pluripotent stem cells (hPSCs) into neural tissues offers enhanced fidelity to investigate early neurodevelopment and disease mechanisms. Here, we present a protocol to produce micropatterned and scaffolded neuroepithelial tissues (scNETs) from hPSCs, leveraging three-dimensional (3D) bioprinting to deposit extracellular matrix (ECM) droplets with defined geometries. We describe steps for bioprinting of ECM micropatterns, hPSC culture and seeding, and the subsequent neural induction process to form scNETs within 5 days. For complete details on the use and execution of this protocol, please refer to Imani Farahani et al. 1 • Using bioprinting to model human neural tube development at Carnegie stages 13–14 • Instructions for fabricating extracellular matrix micropatterns using a 3D bioprinter • Steps for generating micropatterned and scaffolded neuroepithelial tissues from hPSCs • Guidance on characterizing neural cell type differentiation and structural phenotypes Publisher’s note: Undertaking any experimental protocol requires adherence to local institutional guidelines for laboratory safety and ethics. Micropatterning technology that spatially guides the self-assembly of human pluripotent stem cells (hPSCs) into neural tissues offers enhanced fidelity to investigate early neurodevelopment and disease mechanisms. Here, we present a protocol to produce micropatterned and scaffolded neuroepithelial tissues (scNETs) from hPSCs, leveraging three-dimensional (3D) bioprinting to deposit extracellular matrix (ECM) droplets with defined geometries. We describe steps for bioprinting of ECM micropatterns, hPSC culture and seeding, and the subsequent neural induction process to form scNETs within 5 days.
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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 | 0,000 | 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 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 ».