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Enregistrement W4224289268 · doi:10.1039/d1tb02726c

Robust, anti-biofouling 2D nanogel films from poly(<i>N</i>-vinyl caprolactam-<i>co</i>-vinylimidazole) polymers

2022· article· en· W4224289268 sur OpenAlexaff
Qing Hao, Jinghong Wang, Jie Shen, Rong Gu, Yu Rao, Jian Feng, Huanhuan Wang, John L. Brash, Hong Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Chemistry B · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsSoochow UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCaprolactamNanogelBiofoulingMaterials sciencePolymerPolymer chemistryAdsorptionChemical engineeringNanotechnologyComposite materialChemistryOrganic chemistryMembraneDrug delivery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

quaternization to form the nanogels. The swelling ratio of the gels was precisely controlled by regulating the inter-chain spacing of the polymers at the level of the carbon atom chain length of the cross-linker. The short-chain alkanes used are relatively rigid and their dimensions provide an accurate estimate of the chain spacing in the nanogels. It was shown that small differences in the carbon atom number of the cross-linking agent led to significant differences in the mechanical properties of the nanogels, in particular in the softness, deformability, and contact area (in film form), all of which increased with increasing carbon number. Films of the softer gels not only showed good adhesion to a number of substrates, but were also mechanically robust. In addition, the films showed excellent light transmission and nontoxicity to L929 cells. Nanogels of intermediate softness were shown to inhibit the adhesion of bacteria and human umbilical vein smooth muscle cells (HUVSMCs), and to be resistant to the adsorption of the plasma protein fibrinogen, indicating strong anti-biofouling properties. Gels that were either too stiff or too soft showed somewhat weaker anti-fouling activity in terms both of HUVSMCs adhesion and protein adsorption.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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