Stretchable and Bioadhesive Gelatin Methacryloyl-Based Hydrogels Enabled by <i>in Situ</i> Dopamine Polymerization
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogel patches with high toughness, stretchability, and adhesive properties are critical to healthcare applications including wound dressings and wearable devices. Gelatin methacryloyl (GelMA) provides a highly biocompatible and accessible hydrogel platform. However, low tissue adhesion and poor mechanical properties of cross-linked GelMA patches ( i.e ., brittleness and low stretchability) have been major obstacles to their application for sealing and repair of wounds. Here, we show that adding dopamine (DA) moieties in larger quantities than those of conjugated counterparts to the GelMA prepolymer solution followed by alkaline DA oxidation could result in robust mechanical and adhesive properties in GelMA-based hydrogels. In this way, cross-linked patches with ∼140% stretchability and ∼19 000 J/m 3 toughness, which correspond to ∼5.7 and ∼3.3× improvement, respectively, compared to that of GelMA controls, were obtained. The DA oxidization in the prepolymer solution was found to play an important role in activating adhesive properties of cross-linked GelMA patches (∼4.0 and ∼6.9× increase in adhesion force under tensile and shear modes, respectively) due to the presence of reactive oxidized quinone species. We further conducted a parametric study on the factors such as UV light parameters, the photoinitiator type ( i.e ., lithium phenyl-2,4,6-trimethylbenzoylphosphinate, LAP, versus 2-hydroxy-4′-(2-hydroxyethoxy)-2-methylpropiophenone, Irgacure 2959), and alkaline DA oxidation to tune the cross-linking density and thereby hydrogel compliance for better adhesive properties. The superior adhesion performance of the resulting hydrogel along with in vitro cytocompatibility demonstrated its potential for use in skin-attachable substrates.
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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 ».