Adhesive, Antibacterial, Conductive, Anti-UV, Self-Healing, and Tough Collagen-Based Hydrogels from a Pyrogallol-Ag Self-Catalysis System
Notice bibliographique
Résumé
Recently, versatile hydrogels with multifunctionality have been widely developed with emerging applications as wearable and implantable devices. In this work, we reported novel versatile hydrogels by self-catalyzing the gelation of an interpenetrating polymer network consisting of acrylic acid (AA) monomers and GA-modified collagen (GCOL) in situ decorated silver nanoparticles (AgNPs). The resultant hydrogel, namely AgNP@GCOL/PAA, has many desirable features, including good mechanical properties (such as 123 kPa, 916%, and 1961 J m −2 for the fracture stress, strain and tearing energy) that match with those of animal skin, excellent self-healing performance, favorable conductivity and strain sensitivity as a flexible biosensor, and excellent antibacterial and anti-UV properties, as well as the strong adhesiveness on skin. Moreover, AgNP@GCOL/PAA showed excellent biocompatibility via in vitro cell culture. Remarkably, AgNP@GCOL/PAA displayed superior hemostatic properties with sharply decreasing blood loss for a mouse liver incision, closely related to its strong self-adhesion which produced anchoring strength to the bleeding site and thus formed a network barrier with liver tissue. This study provides new opportunities for the facile preparation of widely used multifunctional collagen-based hydrogels based on a simple pyrogallol-Ag system.
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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) | 0,000 | 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 ».