MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2915725705 · doi:10.3390/biomimetics4010020

Healing through Histidine: Bioinspired Pathways to Self-Healing Polymers via Imidazole–Metal Coordination

2019· review· en· W2915725705 sur OpenAlexafffund
Stefan Zechel, Martin D. Hager, Tobias Priemel, Matthew J. Harrington

Notice bibliographique

RevueBiomimetics · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésByssusHistidineImidazolePolymerMaterials scienceSelf-healingBiomimetic materialsNanotechnologySynthetic polymerMusselChemistryOrganic chemistryComposite materialEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biology offers a valuable inspiration toward the development of self-healing engineering composites and polymers. In particular, chemical level design principles extracted from proteinaceous biopolymers, especially the mussel byssus, provide inspiration for design of autonomous and intrinsic healing in synthetic polymers. The mussel byssus is an acellular tissue comprised of extremely tough protein-based fibers, produced by mussels to secure attachment on rocky surfaces. Threads exhibit self-healing response following an apparent plastic yield event, recovering initial material properties in a time-dependent fashion. Recent biochemical analysis of the structure–function relationships defining this response reveal a key role of sacrificial cross-links based on metal coordination bonds between Zn2+ ions and histidine amino acid residues. Inspired by this example, many research groups have developed self-healing polymeric materials based on histidine (imidazole)–metal chemistry. In this review, we provide a detailed overview of the current understanding of the self-healing mechanism in byssal threads, and an overview of the current state of the art in histidine- and imidazole-based synthetic polymers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations89
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiomimeticsMême sujetPolymer composites and self-healingTravaux en français237 207