Esferóides celulares : como confiar neles por metodologias não destrutivas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Santos, Camila Campos
Orientador(a): Rodas, Andrea Cecilia Dorion
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do ABC
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122322&midiaext=79664
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Resumo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel Superior
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisEsferóides celulares : como confiar neles por metodologias não destrutivas2021-08-05Rodas, Andrea Cecilia DorionSantos, Camila CamposUniversidade Federal do ABCPrograma de Pós-Graduação em Engenharia BiomédicaUFABCporTISSUE ENGINEERINGBIOFABRICATION3D CELL CULTURE3D BIOPRINTINGREGENERATIVE MEDICINEENGENHARIA TECIDUALBIOFABRICAÇÃOCULTIVO CELULAR 3DBIOIMPRESSÃO 3DMEDICINA REGENERATIVAPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA BIOMÉDICA - UFABCCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel SuperiorThe use of 3D cellular models has been developing very fast. Among the methodologies for biofabrication of these models, most of them have the final application as components of new materials ¿ cell interaction or drug screening. The spheroid shape is the easiest form to have a simple 3D model. However, this model lacks standardization of its characteristics for further use in biofabrication. Because of this, the aim of this work is to give a set of indexes for spheroids production and formation that can be used as a non-destructive way to keep the spheroid for other applications. The methodology chosen for spheroid preparation was the non-adhesive using non-adherent micromolds with the cell line NHI-3T3. It varied the initial number of cells to make the spheroids, and they were imaged in 3 and 7 days of culture. The spheroids in the images were analyzed according to the ASTM F1877-16 where the calculated indexes were: the Equivalent Circle diameter (ECD), The Aspect Ratio (AR), Roundness (R) and Form Factor (FF) were calculated. Convolutional Neural Networks (CNN) were also applied to identify live and dead cells. As results, the spheroids formed with the initial amount 1.0 x 105 cells presented the best index to spheroid formation, more than this the spheroids had an elliptic form and less than this is observed a cluster formation at 7 days of cultivation. Among the CNNs used to classify the dead and live cells in the images, the AlexNet was the most suitable for this application. This initial characterization applying the ASTM-F1877-16 showed to be suitable for initial spheroid parameters, which allow qualitative data to be quantitative. When spheroids are used for this application, as for example in bioprinting of translucent materials, followed by AlexNet CNN, it is possible to have a full new material analyzed and characterized prior to the use without losing any sample.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122322&midiaext=79664http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122322&midiaext=79664/index.php?codigo_sophia=122322&midiaext=79663application/pdfapplication/pdfreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2026-01-15T21:56:52Zoai:BDTD:122322Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2024-09-24T09:56:09Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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