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Enregistrement W4230740215 · doi:10.32920/ryerson.14662059.v1

Robust UV-Curable Antimicrobial Polymeric Coatings for Medical Plastics Prepared by Controlled Radical Polymerization

2021· preprint· en· W4230740215 sur OpenAlexaff
Rachel L. Shum

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAntimicrobial agents and applications
Établissements canadiensMcMaster UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntimicrobialCationic polymerizationMaterials sciencePolymerizationCoatingMonomerCombinatorial chemistryOrganic chemistryPolymer chemistryChemistryNanotechnologyPolymerComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to hospital acquired infections stemming from biofilms and the impending antibiotic resistance crisis, the development of non-traditional, non-leachable antimicrobials have gained significant traction. Contact-active antimicrobial coatings physically attached to surfaces with cationic active sites, such as ammonium and phosphonium, are of particular interest in the prevention of pathogenic bacterial transfer. Previously reported antimicrobial coatings are found to be susceptible to abrasion, significantly limiting their potential applications. In this work, a range of robust, antimicrobial polymeric coatings synthesized by control radical polymerization are presented. Polymeric thin film coatings possessing cationic groups with n-alkyl substituents of n ≤ 4 demonstrated antimicrobial properties against gram-positive bacteria, while species containing bulkier substituents were biologically inactive, contradictory of previously reported monomeric coatings. Cationic polymeric brush coatings were found to have a higher antibacterial activity against the gram-positive model compared to its non-brush equivalent, but failed against the gram-negative model. These polymeric thin films demonstrate the complexity of antimicrobial coating designs and facilitates the investigation into the architecture of these coatings.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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