Recent development and biomedical applications of self-healing hydrogels
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Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Hydrogels are of special importance, owing to their high-water content and various applications in biomedical and bio-engineering research. Self-healing properties is a common phenomenon in living organisms. Their endowed property of being able to self-repair after physical/chemical/mechanical damage to fully or partially its original properties demonstrates their prospective therapeutic applications. Due to complicated preparation and selection of suitable materials, the application of many host-guest supramolecular polymeric hydrogels are so limited. Thus, the design and construction of self-repairing material are highly desirable for effectively increase in the lifetime of a functional material. However, recent advances in the field of materials science and bioengineering and nanotechnology have led to the design of biologically relevant self-healing hydrogels for therapeutic applications. This review focuses on the recent development of self-healing hydrogels for biomedical application. AREAS COVERED: The strategies of making self-healing hydrogels and their healing mechanisms are discussed. The significance of self-healing hydrogel for biomedical application is also highlighted in areas such as 3D/4D printing, cell/drug delivery, as well as soft actuators. EXPERT OPINION: Materials that have the ability to self-repair damage and regain the desired mechanical properties, have been found to be excellent candidate materials for a range of biomedical uses especially if their unique characteristics are similar to that of soft-tissues. Self-healing hydrogels have been synthesized and shown to exhibit similar characteristics as human tissues, however, significant improvement is required in the fabrication process from inexpensive and nontoxic/non-hazardous materials and techniques, and, in addition, further fine-tuning of the self-healing properties are needed for specific biomedical uses.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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