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Enregistrement W7037066005

DEVELOPMENT OF MECHANICAL CHARACTERIZATION METHOD OF HYDROGEL SCAFFOLDS USING SYNCHROTRON PROPAGATION-BASED IMAGING

2023· dissertation· en· W7037066005 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrthoptera Research and Taxonomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Light Source
Mots-clésCharacterization (materials science)Biocompatible materialGelatinMicrostructureSynchrotronTissue engineeringCompression (physics)Self-healing hydrogelsCompression test
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogel-based scaffolds have been widely used in soft tissue regeneration due to their biocompatible and tissue-like environment for maintaining cellular functions and tissue regeneration. Understanding the mechanical properties and internal microstructure of hydrogel-based scaffold, once implanted, is imperative in many tissue engineering applications and longitude studies. Notably, this has been challenging to date as various conventional characterization methods by, for example, mechanical testing (for mechanical properties) and microscope (for internal microstructure) are destructive as they require removing scaffolds from the implantation site and processing samples for characterization. Synchrotron propagation-based imaging – computed tomography (PBI-CT) is feasible and promising for non-destructive monitoring of hydrogel scaffolds. As inspired, this study aimed to perform a study on the characterization of mechanical properties and microstructure of hydrogel scaffolds based on the PBI-CT.\nThe hydrogel solutions were prepared from 3% w/v alginate + 1% w/v gelatin and then printed by using the needle with a diameter of 200 μm, to form scaffolds with a dimension of 10×10×5 mm3. After successfully crosslinking of scaffolds, some of the scaffolds were degraded in a 37 °C media of phosphate buffered saline over 3 days, for the subsequent examination, along with those without degradation. The scaffolds both with and without degradation were subject to compressive testing, where the compression speed was set at 0.1 mm/s to reach the strain of 10%, 20%, 30%, 40%, and 50%, respectively. Once reached, the strain was held for 5 minutes for measuring the force and thus the stress within scaffolds, yielding the stress–strain curves. After that, the scaffolds were imaged and examined by SR-PBI-CT at the BMIT-ID beamline at Canadian Light Source (CLS). During the imaging process, the scaffolds were mechanically loaded, respectively, with the strains same as the ones in the aforementioned compressive testing, and at each strain, the scaffold was imaged and scanned with a pixel size of 13 µm for analysis.\nFrom the stress-strain curves obtained in the compression testing, the Young’s modulus was evaluated to characterize the elastic behavior of scaffolds: with the range between around 5-25 kPa; from the images captured by SR-PBI-CT, the scaffolds microstructures were examined in terms of the strand cross-section area, pore size, and hydrogel volume. Further, from the SR-PBI-CT images, the stress within hydrogel of scaffolds were evaluated, showing the agreement with those obtained from compression testing. These results have illustrated that the mechanical properties and microstructures of scaffolds, ether being degraded or not, can be examined and characterized by the SR-PBI-CT imaging, in a non-destructive manner. This would represent a significant advance for facilitating longitude studies on the scaffolds once implanted in-vivo.

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 enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,580

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 savante0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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