<scp>Mussel‐Inspired</scp> Adhesive Hydrogels: Chemistry and Biomedical Applications<sup>†</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Comprehensive Summary Adhesive hydrogels are an emerging class of hydrogels that combine three‐dimensional hydrated networks with adhesive properties. These properties facilitate intimate tissue‐material contact in diverse biomedical applications, enhancing tissue joining, drug transport, and signal transmission. Inspired by the universal adhesiveness of mussel foot proteins, 3,4‐dihydroxyphenyl‐ L ‐alanine (DOPA) and its analogs have been extensively exploited for the fabrication of adhesive hydrogels, within which the DOPA moieties can not only serve as cross‐linking mediators but also participate in various intermolecular and surface interactions to mediate wet adhesion. This mini‐review highlights recent achievements in the development of mussel‐inspired adhesive hydrogels, focusing on: (1) elucidating DOPA‐mediated adhesion mechanisms through nanomechanical characterizations, (2) designing injectable adhesive hydrogels toward applications in drug delivery, hemostasis, and wound closure, which includes in situ gelling liquids and shear‐thinning preformed hydrogels, and (3) fabricating tough adhesive hydrogels with enhanced mechanical properties for use in tissue regeneration, biosensing, and bioimaging, with typical examples of nanocomposite and double‐network hydrogels. The challenges and prospects in this rapidly developing field are also discussed.
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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) | 0,006 | 0,002 |
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 ».