Dual stimuli-responsive coating designed through layer-by-layer assembly of PAA-b-PNIPAM block copolymers for the control of protein adsorption
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we describe the successful construction, characteristics and interaction with proteins of stimuli-responsive thin nanostructured films prepared by layer-by-layer (LbL) sequential assembly of PNIPAM-containing polyelectrolytes and PAH. PAA-b-PNIPAM block copolymers were synthesized in order to benefit from (i) the ionizable properties of PAA, to be involved in the LbL assembly, and (ii) the sensitivity of PNIPAM to temperature stimulus. The impact of parameters related to the structure and size of the macromolecules (their molecular weight and the relative degree of polymerization of PAA and PNIPAM), and the interaction with proteins under physico-chemical stimuli, such as pH and temperature, are carefully investigated. The incorporation of PAA-b-PNIPAM into multilayered films is shown to be successful whatever the block copolymer used, resulting in slightly thicker films than the corresponding (PAA/PAH)n film. Importantly, the protein adsorption studies demonstrate that it is possible to alter the adsorption behavior of proteins on (PAA-b-PNIPAM/PAH)n surfaces by varying the temperature and/or the pH of the medium, which seems to be intimately related to two key factors: (i) the ability of PNIPAM units to undergo conformational changes and (ii) the structural changes of the film made of weak polyelectrolytes. The simplicity of construction of these PNIPAM block copolymer-based LbL coatings on a large range of substrates, combined with their highly tunable features, make them ideal candidates to be employed for various biomedical applications requiring the control of protein adsorption.
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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 | 0,000 | 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 ».