Core–Shell Filament with Excellent Wound Healing Property Made of Cellulose Nanofibrils and Guar Gum via Interfacial Polyelectrolyte Complexation Spinning
Notice bibliographique
Résumé
Natural polymer-based sutures have attractive cytocompatibility and degradability in surgical operations. Herein, anionic cellulose nanofibrils (ACNF) and cationic guar gum (CGG) are employed to produce nontoxic CGG/ACNF composite filament with a unique core-shell structure via interfacial polyelectrolyte complexation (IPC) spinning. The comprehensive characterization and application performance of the resultant CGG/ACNF filament as a surgical suture are thoroughly investigated in comparison with silk and PGLA (90% glycolide and 10% l-lactide) sutures in vitro and in vivo, respectively. Results show that the CGG/ACNF filament with the typical core-shell structure and nervation pattern surface exhibits a high orientation index (0.74) and good mechanical properties. The tensile strength and knotting strength of CGG/ACNF suture prepared by twisting CGG/ACNF filaments increase by 69.5%, and CGG/ACNF suture has a similar friction coefficient to silk and PGLA sutures. Moreover, CGG/ACNF suture with antibiosis and cytocompatibility exhibits better growth promotion of cells than silk suture, similar to PGLA suture in vitro. In addition, the stitching experiment of mice with the CGG/ACNF suture further confirms better healing properties and less inflammation in vivo than silk and PGLA sutures do. Hence, the CGG/ACNF suture with a simple preparation method and excellent application properties is promising in surgical operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».