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Enregistrement W2324618612 · doi:10.1515/hf-2012-0206

Polyelectrolyte complex containing antimicrobial guanidine-based polymer and its adsorption on cellulose fibers

2013· article· en· W2324618612 sur OpenAlexaff
Liying Qian, Chao Dong, Xiangtao Liang, Beihai He, Huining Xiao

Notice bibliographique

RevueHolzforschung · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAntimicrobial agents and applications
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCationic polymerizationPolyelectrolyteAdsorptionChemical engineeringGuanidineCellulosePolymerPolymer chemistryMaterials scienceChemistryCarboxymethyl celluloseOrganic chemistrySodium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polyelectrolyte (PE) complexes (PECs) are formed by the electronic interaction between cationic and anionic PEs, and a number of factors influence the forming pattern and characteristic of the PECs. In this work, a guanidine-based polymer with high cationic charge density (CD) and low molecular weight (MW) was applied for interacting with anionic carboxymethylcellulose (CMC) with low CD and high MW. To reveal the self-assembly pattern of the PEC, the turbidity of PEC and layer-by-layer (LBL) film, along with its adsorption on cellulose fibers, was characterized. The antimicrobial activity of the handsheet containing the PEC was also investigated. The charge ratio of anionic PE to cationic PE was found to be critical to the PEC stability. The roughness of the LBL film was increased and then decreased with more bilayers assembled. The isothermal adsorption indicated that the amount of adsorbed cationic PE on cellulose fibers was increased significantly by interacting with anionic CMC. The inhibition of the cationic PE on bacterial growth was not impaired by the formation of the complex. The CMC with high MW in the complex could maintain or even improve the antimicrobial efficiency of the guanidine-based polymer in handsheet.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0030,000

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 GPT0,232
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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