Polymer brush-based approaches for the development of infection-resistant surfaces
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this highlight, we discuss the current strategies for developing infection-resistant biomaterials by making them non-fouling, bactericidal or both. We focus on approaches that have used polymer brush systems by providing examples of hydrophilic non-fouling polymer brushes, those that incorporated bactericidal agents (antibiotics, antimicrobial peptides and proteins) and synthetic polyelectrolyte polymer brushes. We discuss the most important research reported in recent years and deliberate their merits, future potential and further developments required. Initially we give a brief account on the use of anti-adhesive hydrophilic polymer brushes as bacteria-resistant surfaces and their potential utility in short term applications. The importance of the chemistry and physical properties of the brushes is highlighted along with the need for the development of bactericidal coatings. Further, recent developments involving bactericide-releasing and contact killing coatings are discussed. Approaches based on antimicrobial peptide conjugated polymer brushes, those incorporating enzymes (e.g. lysozyme), viruses and chemical functionalities (polyelectrolytes) that can kill bacteria are highlighted. As an important criterion for the in vivo application of infection-resistant coatings, the biocompatibility of the modified surfaces is briefly discussed in each section. The covalent attachment, availability of multitude of functionalities for further modification, ability to alter the physical structure of the coating, biocompatibility, potential application to various biomedical surfaces and the robust mechanical properties of polymer brush systems make them ideal for further development as a novel surface coating to address biomaterial-associated infections.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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.
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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 découle