Bioinspired Thermo-Responsive Xyloglucan-Cellulose Nanocrystal Hydrogels
Notice bibliographique
Résumé
Thermo-responsive hydrogels present unique properties, such as tunable mechanical performance or changes in volume, which make them attractive for applications including wound healing dressings, drug delivery vehicles, and implants, among others. This work reports the implementation of bio-based thermo-responsive hydrogels comprised of xyloglucan (XG) and cellulose nanocrystals (CNCs). Thermo-responsive properties were obtained by enzymatic degalactosylation of tamarind seed XG (DG-XG), which reduced the galactose residue content by ~50%, and imparted a reversible thermal transition. XG with comparable molar mass to DG-XG was achieved by ultrasonication treatment (XGu) for direct comparison of behavior. The hydrogels were prepared by simple mixing of DG-XG or XGu with CNCs in water. Phase diagrams were established to identify the ratios of DG-XG or XGu to CNCs (from 1:300 to 20:1 by mass) that yielded a viscous liquid, a phase separated mixture, a simple gel, or a thermo-responsive gel. Gelation occurred at a DG-XG or XGu to CNC ratio higher than that needed for the full surface coverage of CNCs, and required relatively high overall concentrations of both components (tested concentrations up to 20 g/L XG and 30 g/L CNCs). This is likely a result of the increase in effective hydrodynamic volume of CNCs due to the formation of XG-CNC complexes. Investigation of the adsorption behavior indicated that DG-XG formed a more rigid layer on CNCs compared to XGu. Rheological properties of the hydrogels were characterized and a reversible thermal transition was found for DG-XG/CNC gels at 35°C, where the mechanical properties of the gel could be tuned by adjusting the CNC content
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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 ».