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Enregistrement W3006239887 · doi:10.1021/acsapm.0c00019

Recent Advances in Mechano-Responsive Hydrogels for Biomedical Applications

2020· article· en· W3006239887 sur OpenAlexafffund
Jingsi Chen, Qiongyao Peng, Xuwen Peng, Linbo Han, Xiaogang Wang, Jianmei Wang, Hongbo Zeng

Notice bibliographique

RevueACS Applied Polymer Materials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésSelf-healing hydrogelsNanotechnologyTissue engineeringMaterials scienceBiomedical engineeringComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanical responsiveness is prevalent in biological systems and plays an essential role in many biomechanical processes. The past two decades have witnessed enormous effort devoted to the development of biomimetic mechano-responsive hydrogels which are capable of adapting their physical and chemical properties to external mechanical stimuli. Due to the combination of tissue similarity and mechano-responsive properties, this type of hydrogel offers great advantages for diverse biomedical applications. Strain-stiffening and self-healing hydrogels duplicate the physiological properties of biological tissues, serving as promising candidates for artificial tissues, tissue scaffolds, and wound dressings. The shear-thinning property provides the hydrogels injectability, and the regional delivery contributes to minimally invasive treatment. Mechanochromic hydrogels allow the direct visualization of mechanical stress, holding great promise in biosensing and diagnosing. This review highlights the most recent developments in mechano-responsive hydrogels with various applications in the biomedical field. Different types of mechano-responsive hydrogels are introduced with focus on their responsive mechanisms, design strategies, and in vitro/in vivo performances, providing useful insights into the understanding and future research directions of mechano-responsive hydrogels with applications in biomedical engineering.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations116
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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