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Enregistrement W2232200090 · doi:10.1021/acsnano.5b06066

Mussel-Inspired Anchoring of Polymer Loops That Provide Superior Surface Lubrication and Antifouling Properties

2015· article· en· W2232200090 sur OpenAlexfundno aff
Tae Gon Kang, Xavier Banquy, Jinhwa Heo, Chanoong Lim, Nathaniel A. Lynd, Pontus Lundberg, Dongyeop X. Oh, Han-Koo Lee, Yong‐Ki Hong, Dong Soo Hwang, J. Herbert Waite, Jacob N. Israelachvili, Craig J. Hawker

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Institutes of HealthNational Research Foundation of KoreaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésBiofoulingPolymerMaterials scienceAnchoringEthylene oxideAdhesionLubricationMicaNanotechnologyCopolymerSteric effectsChemical engineeringComposite materialMembraneChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe robustly anchored triblock copolymers that adopt loop conformations on surfaces and endow them with unprecedented lubricating and antifouling properties. The triblocks have two end blocks with catechol-anchoring groups and a looping poly(ethylene oxide) (PEO) midblock. The loops mediate strong steric repulsion between two mica surfaces. When sheared at constant speeds of ∼2.5 μm/s, the surfaces exhibit an extremely low friction coefficient of ∼0.002-0.004 without any signs of damage up to pressures of ∼2-3 MPa that are close to most biological bearing systems. Moreover, the polymer loops enhance inhibition of cell adhesion and proliferation compared to polymers in the random coil or brush conformations. These results demonstrate that strongly anchored polymer loops are effective for high lubrication and low cell adhesion and represent a promising candidate for the development of specialized high-performance biomedical coatings.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

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)0,0000,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations153
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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