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Enregistrement W2738873167 · doi:10.1002/mame.201700162

Tough and Enzyme‐Degradable Hydrogels

2017· article· en· W2738873167 sur OpenAlexafffund
Ginger Chen, Shadi Taghavi, Dale M. Marecak, Brian G. Amsden

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Materials and Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaResearch and Innovation FoundationCanada Foundation for Innovation
Mots-clésSelf-healing hydrogelsMaterials scienceEthylene glycolCollagenaseToughnessPEG ratioTrimethylene carbonateChemical engineeringPolymer chemistryComposite materialPolymerChemistryEnzymePolymerizationBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mechanically robust hydrogels that degrade only via cell action have potential as scaffolds for the generation of load‐bearing soft connective tissue. This study demonstrates that terminally acrylated 4‐arm‐poly(ethylene glycol)‐ block ‐oligo(trimethylene carbonate) (4a‐PEG‐(TMC) n ) can be readily reacted with a collagenase‐degradable bis ‐cysteine peptide to form hydrogels. The inclusion of the TMC blocks renders the hydrogels mechanically tough when tested under compression, with modulus and toughness values within the range of those of articular cartilage. Moreover, the hydrogels formed are resistant to degradation by hydrolysis in the absence of collagenase but degrade via surface erosion in the presence of collagenase. The strategy employed to form these hydrogels is readily tailored to create a variety of tough, enzyme‐degradable hydrogels of varying mechanical and degradation properties.

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 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 seuil0,899

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 savante0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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