Development of 3D-Printable Albumin–Alginate Foam for Wound Dressing Applications
Notice bibliographique
Résumé
In this article, a method to develop 3D printable hybrid sodium alginate and albumin foam, crosslinked with calcium chloride mist is introduced. Using this method, highly porous structures are produced without the need of further postprocessing (such as freeze drying). The proposed method is particularly beneficial in the development of wound dressing as the printed foams show excellent lift-off and water absorption properties. Compared with methods that use liquid crosslinker, the use of mist prevents the leaching of biocompounds into the liquid crosslinker. 3D printing technique was chosen to provide more versatility over the wound dressing geometry. Calcium chloride and rhodamine B were used as the crosslinking material and the model drug, respectively. Various biomaterial inks were prepared by different concentrations of sodium alginate and albumin, and the fabricated scaffolds were crosslinked in mist, liquid, or kept without crosslinking. The effects of biomaterial composition and the crosslinking density on the wound dressing properties were assessed through printability studies. The mist-crosslinked biomaterial ink composed of 1% (w/v) sodium alginate and 12% (w/v) albumin showed the superior printability. The fabricated scaffolds were also characterized through porosity, mechanical, degradation, and drug release tests. The mist-crosslinked scaffolds showed superior mechanical properties and provided relatively prolonged drug release.
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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) | 0,000 | 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 ».