Recent Advances in Metal-Organic Framework (MOF) Asymmetric Membranes/Composites for Biomedical Applications
Notice bibliographique
Résumé
Metal-organic frameworks (MOFs) are a new class of porous crystalline materials composed of metal and organic material. MOFs have fascinating properties, such as fine tunability, large specific surface area, and high porosity. MOFs are widely used for environmental protection, biosensors, regenerative medicine, medical engineering, cell therapy, catalysts, and drug delivery. Recent studies have reported various significant properties of MOFs for biomedical applications, such as drug detection and delivery. In contrast, MOFs have limitations such as low stability and low specificity in binding to the target. MOF-based membranes improve the stability and specificity of conventional MOFs by increasing the surface area and developing the possibility of MOF-ligand binding, while conjugated membranes dramatically increase the area of active functional groups. This special property makes them attractive for drug and biosensor fabrication, as both the spreading and solubility components of the porosity can be changed. Asymmetric membranes are a structure with high potential in the biomedical field, due to the different characteristics on its two surfaces, the possibility of adjusting various properties such as the size of porosity, transfer rate and selectivity, and surface properties such as hydrophilicity and hydrophobicity. MOF assisted asymmetric membranes can provide a platform with different properties and characteristics in the biomedical field. The latest version of MOF materials/membranes has several potential applications, especially in medical engineering, cell therapy, drug delivery, and regenerative medicine, which will be discussed in this review, along with their advantages, disadvantages, and challenges.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».