Nonswelling, Ultralow Content Inverse Electron‐Demand Diels–Alder Hyaluronan Hydrogels with Tunable Gelation Time: Synthesis and In Vitro Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hyaluronan (HA) is a major component of the extracellular matrix and is particularly attractive for cell‐based assays; yet, common crosslinking strategies of HA hydrogels are not fully tunable and bioorthogonal, and result in gels subject to swelling, which affects their physicochemical properties. To overcome these limitations, HA hydrogels based on the inverse electron‐demand Diels–Alder (IEDDA) “click” reaction are designed. By crosslinking two modified HA components together, as opposed to using telechelic components, tunable gelation times as fast as 4.4 ± 0.4 min and as slow as 46.2 ± 1.8 min are achieved for facile use. By optimizing HA molar mass, ultralow polymer content hydrogels of 0.5% (w/v), resulting in minimal (<3–5% mass variation) to nonswelling (<1%), transparent and biodegradable hydrogels are synthesized. To demonstrate their versatility, the newly designed hydrogels are tested as matrices for 3D cell culture and retinal explant imaging where transparency is important. IEDDA hydrogels are cytocompatible with primary photoreceptors and enable multiphoton imaging of embedded retinal explants for double the time (>38 h) than agarose thermogels (<20 h). IEDDA HA hydrogels constitute a new hydrogel platform. They have low polymer content, tunable gelation time, and are stable, thereby making them suitable for a diversity of applications.
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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 | 0,001 |
| 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 ».