Biodegradable toughened nanohybrid shape memory polymer for smart biomedical applications
Notice bibliographique
Résumé
A polyurethane nanohybrid has been prepared through the in situ polymerization of an aliphatic diisocyanate, ester polyol and a chain extender in the presence of two-dimensional platelets. Polymerization within the platelet galleries helps to intercalate, generate diverse nanostructure and improve the nano to macro scale self-assembly, which leads to a significant enhancement in the toughness and thermal stability of the nanohybrid in comparison to pure polyurethane. The extensive interactions, the reason for property enhancement, between nanoplatelets and polymer chains are revealed through spectroscopic measurements and thermal studies. The nanohybrid exhibits significant improvement in the shape memory phenomena (91% recovery) at the physiological temperature, which makes it suitable for many biomedical applications. The structural alteration, studied through temperature dependent small angle neutron scattering and X-ray diffraction, along with unique crystallization behavior have extensively revealed the special shape memory behavior of this nanohybrid and facilitated the understanding of the molecular flipping in the presence of nanoplatelets. Cell line studies and subsequent imaging testify that this nanohybrid is a superior biomaterial that is suitable for use in the biomedical arena. In vivo studies on albino rats exhibit the potential of the shape memory effect of the nanohybrid as a self-tightening suture in keyhole surgery by appropriately closing the lips of the wound through the recovery of the programmed shape at physiological temperature with faster healing of the wound and without the formation of any scar. Further, the improved biodegradable nature along with the rapid self-expanding ability of the nanohybrid at 37 °C make it appropriate for many biomedical applications including a self-expanding stent for occlusion recovery due to its tough and flexible nature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».