Multi-component peptide hydrogels – a systematic study incorporating biomolecules for the exploration of diverse, tuneable biomaterials
Notice bibliographique
Résumé
Peptide-based supramolecular gels can be designed to be functional "smart" materials that have applications in drug delivery, tissue engineering, and supramolecular chemistry. Although many multi-component gel systems have been designed and reported, many of these applications still rely solely on single-component gel systems which limits the functionalities of the materials. Multi-component self-assembly leads to the formation of highly ordered and complex architectures while offering the possibility to generate hydrogels with interesting properties including functional complexity and diverse morphologies. Being able to incorporate various classes of biomolecules can allow for tailoring the materials' functionalities to specific application needs. Here, a novel peptide amphiphile, myristyl-Phe-Phe (C14-FF), was synthesized and explored for hydrogel formation. The hydrogel possesses a nanofiber matrix morphology, composed of β-sheet aggregates, a record-low gelation concentration for this class of compounds, and a unique solvent-dependent helical switch. The C14-FF hydrogel was then explored with various classes of biomolecules (carbohydrates, vitamins, proteins, building blocks of HA) to generate a multi-component library of gels that have potential to represent the complex natural extracellular matrix. Selected multi-component gels exhibit an excellent compatibility with mesenchymal stem cells showing high cell viability percentages, which holds great promise for applications in regenerative therapy.
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 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) | 0,000 | 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 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 ».