Exploring challenges and solutions in hydrogel failure and fracture mechanics for advancing vascular tissue engineering
Notice bibliographique
Résumé
Vascular tissue engineering requires the creation of new materials that mimic the biomechanical and biofunctional properties of native tissues. Reinforced natural hydrogels are good candidates due to their biocompatibility, tunable mechanical properties, and support of cellular activities. Their application in vascular constructs is, nevertheless, hindered by inadequate information on their fracture and failure mechanisms under physiological conditions. This review introduces a comprehensive assessment of hydrogel fracture mechanics involving mechanical properties, toughness, and factors affecting failure, like crosslinking density, porosity, and swelling stress. It provides a comparison among various theoretical tools, including linear and nonlinear fracture mechanics, theories of poroelasticity, and finite element analysis, as predictive tools for hydrogel. In addition to this, the review highlights how multiscale modeling plays a major role in transitioning from molecular-level interactions to macroscopic properties. Through the integration of theoretical models and empirical findings, this study reveals the shortcomings of existing methodologies and suggests directions for future research. The final objective of developing a better understanding of fracture and failure mechanisms is to enable the development of strong hydrogel-based materials for vascular tissue engineering.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».