MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2809064886 · doi:10.1039/c8tb01160e

Polyelectrolyte-based physical adhesive hydrogels with excellent mechanical properties for biomedical applications

2018· article· en· W2809064886 sur OpenAlexaff
Wenxiang Li, Ruyan Feng, Rensheng Wang, Dan Li, Wenwen Jiang, Hanzhou Liu, Zhenzhong Guo, Michael J. Serpe, Liang Hu

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Chemistry B · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsSoochow UniversityNatural Science Foundation of Hubei ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSelf-healing hydrogelsMaterials scienceAdhesivePolyelectrolyteNanotechnologyComposite materialPolymer sciencePolymer chemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physically crosslinked hydrogels were synthesized by copolymerization of acrylamide and acrylic acid monomers in the presence of cationic polyelectrolyte polydimethyldiallylammonium chloride. The fully physically crosslinked hydrogel showed good mechanical properties and good adhesion with a variety of substrates. These advantages can be attributed to the homogeneous distribution of crosslinking points due to hierarchical hydrogen bonds and electrostatic attractions in the hydrogel networks. Furthermore, these non-covalent bonds provided an effective pathway to dissipate energy. The mechanical properties of the hydrogels can be easily tuned by changing the chemical composition and ratio of monomers. We further showed that the transparent hydrogels were cytocompatible, and can be used for biomedical applications, including pH-triggered small molecule delivery and hydrogel-based hybrids for detecting doses of radiotherapy.

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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,665

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 savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations46
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Materials Chemistry BMême sujetHydrogels: synthesis, properties, applicationsTravaux en français237 207