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Enregistrement W2791618238 · doi:10.1002/pep2.24053

Covalently crosslinked mussel byssus protein‐based materials with tunable properties

2018· article· en· W2791618238 sur OpenAlexafffund
Frédéric Byette, Isabelle Marcotte, Christian Pellerin

Notice bibliographique

RevuePeptide Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilk-based biomaterials and applications
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Institutes of Health ResearchCentre québécois sur les matériaux fonctionnels
Mots-clésByssusGlutaraldehydeCarbodiimideMaterials scienceCovalent bondChemical engineeringComposite materialPolymer chemistryChemistryMusselOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mussels’ anchoring threads, named byssus, are collagen‐rich fibers with outstanding mechanical properties. Our previous work has shown the possibility of producing a byssus protein hydrolyzate with good film‐forming ability, providing a promising new avenue for the preparation of biomaterials. Materials prepared from regenerated fibrous proteins often need additional treatments to reach the performance required for targeted applications. Here, we studied the effect of covalent crosslinking, using a carbodiimide or glutaraldehyde, on the mechanical properties and enzymatic resistance of byssus‐based materials. The results show that the mechanical properties of the films can be tuned, and that a higher crosslinking degree leads to increases in modulus and strength accompanied by a loss of extensibility. Structural analysis performed by infrared spectroscopy revealed that crosslinking induces an unexpected transition from aggregated strands to hydrated collagen/PPII‐related helical structures. The materials were nevertheless more resistant to collagenase degradation as a result of higher crosslinking density. This new set of materials prepared in aqueous environment could find a niche in tissue engineering.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,232 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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