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Enregistrement W2530364780 · doi:10.1021/acsbiomaterials.6b00527

Self-Healing and Injectable Shear Thinning Hydrogels Based on Dynamic Oxaborole-Diol Covalent Cross-Linking

2016· article· en· W2530364780 sur OpenAlexafffund
Yinan Wang, Lin Li, Yohei Kotsuchibashi, Sergey Vshyvenko, Yang Liu, Dennis G. Hall, Hongbo Zeng, Ravin Narain

Notice bibliographique

RevueACS Biomaterials Science & Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésSelf-healing hydrogelsScaffoldAqueous solutionCovalent bondRadical polymerizationMaterials scienceSelf-healingCell encapsulationChemical engineeringPolymerizationGlycopolymerPolymer chemistryChemistryOrganic chemistryPolymerBiomedical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hydrogels containing sugar and oxaborole residues with remarkable self-healing properties were synthesized by free-radical polymerization in a facile and one pot process. The strong covalent interactions between the oxaborole residues and free adjacent hydroxyl groups of the pendent sugar residues of the glycopolymer allowed the in situ formation of hydrogels achievable under either neutral or alkaline conditions. These hydrogels showed excellent self-healing and injectability behaviors in aqueous conditions and were found to be responsive to both pH and the presence of free sugars (such as glucose) in solution. Furthermore, these hydrogels can easily be reconstructed from their lyophilized powder into any desired three-dimensional scaffold. Additionally, the hydrogels can be designed to have very low cytotoxicity and hence can be used as a scaffold for cell encapsulation. With these unique properties, these biocompatible, biodegradable, rebuildable, and self-healable hydrogels offer great potential in many biomedical applications.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations51
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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