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Enregistrement W2610568238 · doi:10.1021/acsomega.7b00103

Rapidly Responding pH- and Temperature-Responsive Poly (<i>N</i>-Isopropylacrylamide)-Based Microgels and Assemblies

2017· article· en· W2610568238 sur OpenAlexafffund
Andrews Ahiabu, Michael J. Serpe

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésPoly(N-isopropylacrylamide)Chemical engineeringMaterials scienceLower critical solution temperaturePolymer chemistryPolymer scienceChemistryPolymerCopolymerComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Rapidly responding stimuli-responsive materials can have a benefit in a myriad of applications, for example, sensing and biosensing, actuation, and in drug delivery systems. Thermo- and pH-responsive materials have been among the most widely studied, and can be triggered at physiologically relevant temperatures and pH. Here, we have used a “homologous series” of acids based on the acrylic acid (AAc) backbone and incorporated them into N -isopropylacrylamide (NIPAm)-based microgels. Specifically, the acids used were AAc, methacrylic acid (MAAc), ethylacrylic acid (EAAc), and butylacrylic acid (BAAc), which have p K a ’s in the range of 4.25–7.4. The resultant microgels were characterized by optical microscopy, and their responsivity to temperature and pH studied by dynamic light scattering. The microgels were subsequently used to generate optical devices (etalons) and their pH and temperature response was also investigated. We found that the devices composed of BAAc-modified microgels exhibit unusually fast response kinetics relative to those of the rest of the devices. We also found that the speed of the response decreased as the length of the acid pendant group decreased, with AAc-modified microgel-based devices exhibiting the slowest response kinetics. Finally, we showed that the kinetics of the device’s temperature response also decreased as the length of the acid pendant group decreased, which we hypothesize is a consequence of the hydrophobicity of the acid groups, that is, increased hydrophobicity leads to faster responses. Understanding this behavior can lead to the rational design of fast responding materials for the applications mentioned above.

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 seuil0,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations79
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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