Fabrication of Curli Fiber-PEDOT:PSS Biomaterials with Tunable Self-Healing, Mechanical, and Electrical Properties
Notice bibliographique
Résumé
Poly(3,4-ethylenedioxythiophene) polystyrenesulfonate (PEDOT:PSS) is a highly conductive, easily processable, self-healing polymer. It has been shown to be useful in bioelectronic applications, for instance, as a biointerfacing layer for studying brain activity, in biosensitive transistors, and in wearable biosensors. A green and biofriendly method for improving the mechanical properties, biocompatibility, and stability of PEDOT:PSS involves mixing the polymer with a biopolymer. Via structural changes and interactions with PEDOT:PSS, biopolymers have the potential to improve the self-healing ability, flexibility, and electrical conductivity of the composite. In this work, we fabricated novel protein–polymer multifunctional composites by mixing PEDOT:PSS with genetically programmable amyloid curli fibers produced by Escherichia coli bacteria. Curli fibers are among the stiffest protein polymers and, once isolated from bacterial biofilms, can form plastic-like thin films that heal with the addition of water. Curli-PEDOT:PSS composites containing 60% curli fibers exhibited a conductivity 4.5-fold higher than that of pristine PEDOT:PSS. The curli fibers imbued the biocomposites with an immediate water-induced self-healing ability. Further, the addition of curli fibers lowered the Young’s and shear moduli of the composites, improving their compatibility for tissue-interfacing applications. Lastly, we showed that genetically engineered fluorescent curli fibers retained their ability to fluoresce within curli-PEDOT:PSS composites. Curli fibers thus allow to modulate a range of properties in conductive PEDOT:PSS composites, broadening the applications of this polymer in biointerfaces and bioelectronics.
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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) | 0,001 | 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 ».