Enhanced Mechanical Properties in Cellulose Nanocrystal–Poly(oligoethylene glycol methacrylate) Injectable Nanocomposite Hydrogels through Control of Physical and Chemical Cross-Linking
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Notice bibliographique
Résumé
While injectable hydrogels have several advantages in the context of biomedical use, their generally weak mechanical properties often limit their applications. Herein, we describe in situ-gelling nanocomposite hydrogels based on poly(oligoethylene glycol methacrylate) (POEGMA) and rigid rod-like cellulose nanocrystals (CNCs) that can overcome this challenge. By physically incorporating CNCs into hydrazone cross-linked POEGMA hydrogels, macroscopic properties including gelation rate, swelling kinetics, mechanical properties, and hydrogel stability can be readily tailored. Strong adsorption of aldehyde- and hydrazide-modified POEGMA precursor polymers onto the surface of CNCs promotes uniform dispersion of CNCs within the hydrogel, imparts physical cross-links throughout the network, and significantly improves mechanical strength overall, as demonstrated by quartz crystal microbalance gravimetry and rheometry. When POEGMA hydrogels containing mixtures of long and short ethylene oxide side chain precursor polymers were prepared, transmission electron microscopy reveals that phase segregation occurs with CNCs hypothesized to preferentially locate within the stronger adsorbing short side chain polymer domains. Incorporating as little as 5 wt % CNCs results in dramatic enhancements in mechanical properties (up to 35-fold increases in storage modulus) coupled with faster gelation rates, decreased swelling ratios, and increased stability versus hydrolysis. Furthermore, cell viability can be maintained within 3D culture using these hydrogels independent of the CNC content. These properties collectively make POEGMA-CNC nanocomposite hydrogels of potential interest for various biomedical applications including tissue engineering scaffolds for stiffer tissues or platforms for cell growth.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle