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Enregistrement W2322256499 · doi:10.1166/jnn.2006.217

Probing the Stability of Biocompatible Sodium Hyaluronate/Chitosan Nanocoatings Against Changes in Salinity and pH

2006· article· en· W2322256499 sur OpenAlexaff
Piotr Kujawa, Jacqueline Sanchez, Antonella Badia, Françoise M. Winnik

Notice bibliographique

RevueJournal of Nanoscience and Nanotechnology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuartz crystal microbalanceMaterials sciencePolyelectrolyteChitosanIonic strengthSurface plasmon resonanceChemical engineeringAqueous solutionPolymerIonic bondingAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyIonChromatographyComposite materialChemistryNanoparticleAdsorptionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stability of polyelectrolyte multilayer assemblies was investigated with emphasis on the effects of solution ionic strength, pH, and polymer molecular weight on the film thickness and surface topography. The multilayers consisting of two polysaccharides, the polyanion sodium hyaluronate (HA) and the polycation chitosan (CH) were studied using surface plasmon resonance (SPR) spectroscopy, impedance quartz crystal microbalance (QCM), and atomic force microscopy (AFM). SPR/QCM experiments show that coatings consisting of four HA/CH bilayers assembled at pH 4.5 in the presence of 0.15 M NaCl are stable in NaCl solutions of concentration less than 0.8 M. These multilayers are stable when placed in contact with aqueous solutions ranging in pH from 3.5 to 9. The molecular weight of the polysaccharides has only a marginal effect on the stability of the films in the range explored here (HA: Mn = 360,000 or 31,000 g/mol; CH: Mn = 160,000 or 30,000 g/mol). AFM imaging reveals that different mechanisms may account for the multilayers stability versus salt and pH treatments. While increasing the ionic strength induces reorganization of the surface topography from isolated spherical islets to elongated worm-like features, changes in pH have no appreciable effects on the coating topography prior to complete disintegration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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