Self‐Healing Polyester Urethane Supramolecular Elastomers Reinforced with Cellulose Nanocrystals for Biomedical Applications
Notice bibliographique
Résumé
Stretchable self-healing urethane-based biomaterials have always been crucial for biomedical applications; however, the strength is the main constraint of utilization of these healable materials. Here, a series of novel, healable, elastomeric, supramolecular polyester urethane nanocomposites of poly(1,8-octanediol citrate) and hexamethylene diisocyanate reinforced with cellulose nanocrystals (CNCs) are introduced. Nanocomposites with various amounts of CNCs from 10 to 50 wt% are prepared using solvent casting technique followed by the evaluation of their microstructural features, mechanical properties, healability, and biocompatibility. The synthesized nanocomposites indicate significantly higher tensile modulus (approximately 36-500-fold) in comparison to the supramolecular polymer alone. Upon exposure to heat, the materials can reheal, but nevertheless when the amount of CNC is greater than 10 wt%, the self-healing ability of nanocomposites is deteriorated. These materials are capable of rebonding ruptured parts and fully restoring their mechanical properties. In vitro cytotoxicity test of the nanocomposites using human dermal fibroblasts confirms their good cytocompatibility. The optimized structure, self-healing attributes, and noncytotoxicity make these nanocomposites highly promising for tissue engineering and other biomedical applications.
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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 ».