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Enregistrement W1965552267 · doi:10.1021/bm700745d

Heat-Induced Transfer of Protons from Chitosan to Glycerol Phosphate Produces Chitosan Precipitation and Gelation

2008· article· en· W1965552267 sur OpenAlexaff
Marc Lavertu, Dominic Filion, Michael D. Buschmann

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSurfactants and Colloidal Systems
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChitosanChemistryMonomerPolyelectrolytePrecipitationProtonationChemical engineeringPhosphateGlucosaminePolymer chemistryChromatographyPolymerOrganic chemistryIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, chitosan dissolved in solutions containing glycerol phosphate (GP) were found to undergo a sol-gel transition when heated and the proposed gelling mechanism was based on increasing hydrophobic interactions with temperature. Subsequently, an investigation of ionization and precipitation behavior of chitosan, including dependencies on temperature, added salt, and fraction of deacetylated monomers (fD) was performed. This latter study revealed important differences in the temperature dependence of pKa of chitosan versus GP and led us to propose an alternative hypothesis for the mechanism of gelation in chitosan-GP systems whereby heat induces transfer of protons from chitosan to glycerol phosphate thereby neutralizing chitosan and allowing attractive interchain forces to form a physical gel. To investigate this specific molecular thermogelling mechanism, temperature ramp experiments on dilute chitosan-GP solutions were performed. Chitosans with fD of 0.72 and 0.98 were used to prepare solutions with a range of molar ratios of GP to chitosan glucosamine monomer of 1.25 to 10 and with 0 or 150 mM added monovalent salt. Light transmittance measurements were performed simultaneously to indicate precipitation in these dilute systems as a surrogate for gelation in concentrated systems. Measured temperatures of precipitation ranged from 15 to 85 degrees C, where solutions with less GP (used in a disodium salt form) had lower precipitation temperatures. A theoretical model using acid-base equilibria with temperature dependent pKa's, including the electrostatic contribution from the polyelectrolyte nature of chitosan, was used to calculate the degree ionization of chitosan (alpha, the fraction of protonated glucosamine monomer) as a function of temperature and showed a significant decrease in alpha with increased temperature due to proton transfer from chitosan to GP. This heat-induced proton transfer from chitosan to GP was experimentally confirmed by 31P NMR measurements during temperature ramp experiments since the chemical shift of 31P of GP is an indicator of its level of protonation. By assuming average temperature independent values of alpha p that were calculated from measured T(p), the model was able to accurately predict measured temperatures of precipitation (T(p)) of all chitosan-GP mixtures. The resulting alpha(p) were temperature independent but increased with increased chitosan fD and with increased salt. Measurements and theory revealed that T(p) can be adjusted in a predictable manner by changing the chitosan-GP molar ratio and thereby systematically tailored to obtain a large range of precipitation temperatures. Finally, similar temperature ramp experiments using inorganic phosphate and MES in place of GP demonstrated that the temperature-induced precipitation of chitosan also occurs with these buffers, confirming that the key feature of the buffer used with chitosan is its ability to absorb heat-stimulated release of chitosan protons and facilitate chitosan neutralization. A theoretical expression for the variation of chitosan ionization degree with temperature in a system composed of two titratable species (chitosan and buffer) was derived and allowed us to establish the required characteristics of the buffer for efficient heat-stimulated proton transfer between a chitosan and the buffer. These results provide a useful explanation for the mechanism of heat-induced gelation of chitosan-based systems that could be exploited for numerous practical applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations123
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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