Controlling Mechanical Properties of Cell‐Laden Hydrogels by Covalent Incorporation of Graphene Oxide
Notice bibliographique
Résumé
Graphene-based materials are useful reinforcing agents to modify the mechanical properties of hydrogels. Here, an approach is presented to covalently incorporate graphene oxide (GO) into hydrogels via radical copolymerization to enhance the dispersion and conjugation of GO sheets within the hydrogels. GO is chemically modified to present surface-grafted methacrylate groups (MeGO). In comparison to GO, higher concentrations of MeGO can be stably dispersed in a pre-gel solution containing methacrylated gelatin (GelMA) without aggregation or significant increase in viscosity. In addition, the resulting MeGO-GelMA hydrogels demonstrate a significant increase in fracture strength with increasing MeGO concentration. Interestingly, the rigidity of the hydrogels is not significantly affected by the covalently incorporated GO. Therefore, this approach can be used to enhance the structural integrity and resistance to fracture of the hydrogels without inadvertently affecting their rigidity, which is known to affect the behavior of encapsulated cells. The biocompatibility of MeGO-GelMA hydrogels is confirmed by measuring the viability and proliferation of the encapsulated fibroblasts. Overall, this study highlights the advantage of covalently incorporating GO into a hydrogel system, and improves the quality of cell-laden hydrogels.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».