Synthesis and characterization of a polymeric network made of polyethylene glycol and chitosan as a treatment with antibacterial properties for skin wounds
Notice bibliographique
Résumé
Polyethylene glycol has been widely investigated for wound healing and dressing applications. Despite its advantages (i.e. great biocompatibility), polyethylene glycol lacks antibacterial activity. For this reason, semi-interpenetrated polymeric networks were prepared by combining a chemically cross-linked polyethylene glycol network with chitosan. The aim of this work was to identify the best amount of chitosan able to improve the antibacterial properties against Staphylococcus aureus. Briefly, the networks were synthesized by a sequential method, adding chitosan in different proportion to the polyethylene glycol. The antibacterial activity was tested following the MGA 0100 of the Pharmacopeia of the United States of Mexico. Fourier-transform infrared with attenuated total reflection spectroscopy, scanning electron microscopy and swelling behavior PBS at 37° C and room temperature were also performed to characterize the polymeric networks. The results showed that PC-2% was able to inhibit the bacterial growth of Staphylococcus aureus even more than Fosfomycin antibiotic. The networks showed cylindrical pores of different sizes (50–100 µm). The maximum swelling of all the networks was achieved in PBS at 37°C (>315%). Free hemoglobin and hemolysis assays were also evaluated to know the compatibility with erythrocytes. Human dermal fibroblasts were used to evaluate direct cytotoxicity. Therefore, the produced gels exerted interesting antibacterial activity and showed good biocompatibility properties.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».