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Enregistrement W2957603603 · doi:10.1002/adhm.201900245

One‐Pot Synthesis of Unsaturated Polyester Bioelastomer with Controllable Material Curing for Microscale Designs

2019· article· en· W2957603603 sur OpenAlexafffund
Locke Davenport Huyer, Dawn Bannerman, Yufeng Wang, Houman Savoji, Ericka J. Knee‐Walden, Amanda Brissenden, Bess Yee, Mohammad Shoaib, Erin R. Bobicki, Brian G. Amsden, Milica Radisic

Notice bibliographique

RevueAdvanced Healthcare Materials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésElastomerMaterials scienceMicroscale chemistryPolyesterCuring (chemistry)PolymerMonomerComposite materialChemical engineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthetic polyester elastomeric constructs have become increasingly important for a range of healthcare applications, due to tunable soft elastic properties that mimic those of human tissues. A number of these constructs require intricate mechanical design to achieve a tunable material with controllable curing. Here, the synthesis and characterization of poly(itaconate-co-citrate-co-octanediol) (PICO) is presented, which exhibits tunable formation of elastomeric networks through radical crosslinking of itaconate in the polymer backbone of viscous polyester gels. Through variation of reaction times and monomer molar composition, materials with modulation of a wide range of elasticity (36-1476 kPa) are generated, indicating the tunability of materials to specific elastomeric constructs. This correlated with measured rapid and controllable gelation times. As a proof of principle, scaffold support for cardiac tissue patches is developed, which presents visible tissue organization and viability with appropriate elastomeric support from PICO materials. These formulations present potential application in a range of healthcare applications with requirement for elastomeric support with controllable, rapid gelation under mild conditions.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,259 · 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.

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

Citations43
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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