Customizable Multidimensional Self-Wrinkling Structure Constructed via Modulus Gradient in Chitosan Hydrogels
Notice bibliographique
Résumé
Customizable patterning and deformation of soft matter represents a powerful tool to achieve programmable 3D configurations of soft materials. However, customizing the multidimensional self-wrinkling hydrogels for specific configuration on demand remains a challenge. This work introduces a facile, effective approach to construct self-wrinkling hydrogels with customizable geometric dimension and well-aligned wrinkle structure. By prestretching chemically cross-linked chitosan elastic hydrogel in water for a short period of time (1 min), the chitosan chains and bundles were further physically cross-linked to form aggregates, quickly creating a closely packed nanofiber layer as a shell on the hydrogel surface. The significant modulus gradient between the relatively stiff shell and the inner elastic networks of the chemically cross-linked hydrogel drives the formation of the wrinkling surface topography. This has allowed construction of 1D fiber, 2D plane, 3D tubular, and 3D scaffold self-wrinkling hydrogels with well-organized microgroove-like structure and controllable size. Moreover, the self-wrinkling hydrogel can act as an excellent matrix for fabricating multifunctional devices with customizable geometry by integrating different functional components, highlighting the possibility for constructing soft material structures to create novel biomedical and engineering devices from natural polymers.
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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 ».