Injectable, Self-Healing Hydrogel with Tunable Optical, Mechanical, and Antimicrobial Properties
Notice bibliographique
Résumé
Injectable self-healing hydrogels, as implanted materials, have received great attention over the past decades. The tunable optical and mechanical properties as well as the ability to lower the risk of inflammatory responses are essential considerations for their applications in diverse bioengineering processes. In this work, we report a novel injectable self-healing hydrogel with tunable optical, mechanical, and antimicrobial properties, fabricated by a multifunctional ABA triblock copolymer gelator, poly{(4-formylphenyl methacrylate)-co-[[2-(methacryloyloxy)ethyl] trimethylammonium chloride]}-b-poly(N-isopropylacrylamide)-b-poly{(4-formylphenyl methacrylate)-co-[[2-(methacryloyloxy)ethyl] trimethylammonium chloride]} and polyethylenimine. The self-healing capability of the hydrogel was demonstrated by rheology tests, and quantitative force measurements using a surface forces apparatus (SFA) provided molecular insights into the self-healing mechanism of Schiff base reaction. Additionally, the optical and mechanical properties of the hydrogel can be fine-tuned in a sensitive temperature-responsive manner because of the local nano-hydrophobic domains formed through the phase transition of the ABA triblock copolymer gelator. The hydrogel also demonstrated multiple sol–gel transitions subjected to pH change. Moreover, the hydrogel can also effectively inhibit the growth of both Gram-negative and Gram-positive bacteria (Escherichia coli and Staphylococcus aureus), while showing low cytotoxicity to both fibroblast and cancer cells (MRC-5 and HeLa). The novel multifunctional injectable self-healing hydrogel with tunable optical, mechanical, and excellent antimicrobial properties shows great potential in various bioengineering applications.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».