Chemically Modified Canola Protein–Nanomaterial Hybrid Adhesive Shows Improved Adhesion and Water Resistance
Notice bibliographique
Résumé
Irrespective to the continuous research effort, the progress of protein based adhesives is still hindered due to poor adhesion and water resistance properties. Here we report an improved method to develop chemically modified canola protein–nanomaterial (CMCP-NM) hybrid adhesives with significantly improved adhesion and water resistance by exfoliating graphite oxide (GO) or nanocrystalline cellulose (NCC) at low addition levels (1% w/w NM/protein) in ammonium persulfate (APS) modified canola protein. Modification of canola protein with ammonium persulfate at optimum conditions (1% w/w APS/protein) significantly improved ( p < 0.05) both dry and wet adhesion strengths from 6.38 ± 0.31 and 1.98 ± 0.08 MPa to 10.47 ± 0.47 and 4.12 ± 0.23 MPa, respectively. APS induced protein cross-linking via Tyr-Tyr and Tyr-His interactions were observed, which contributed to a covalently stabilized protein network. In the second part of the study, NCC or GO were exfoliated in CMCP at 1% w/w (NCC or GO/protein) addition level. Prepared CMCP-NM adhesive showed a further increase ( p < 0.05) in both adhesion and water resistance (12.50 ± 0.26, 4.79 ± 0.23 MPa for NCC and 11.82 ± 0.42, 4.99 ± 0.28 MPa—dry and wet strength, respectively). Synergistic effects of protein cross-linking and nanomaterial exfoliation, improved cohesive interactions, thermal stability and increased hydrophobic functional groups contributed to the improvement in CMCP-NM adhesive. The outcome of this research enables the utilizing of renewable macromolecules such as protein toward replacing traditional adhesives with adverse health and environmental effects.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».