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Enregistrement W4388442483 · doi:10.1039/d3tb02105j

Recent advances in fabricating injectable hydrogels <i>via</i> tunable molecular interactions for bio-applications

2023· review· en· W4388442483 sur OpenAlexafffund
Wenshuai Yang, Jingsi Chen, Ziqian Zhao, Meng Wu, Lu Gong, Yimei Sun, Charley Huang, Bin Yan, Hongbo Zeng

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Chemistry B · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésSelf-healing hydrogelsMaterials scienceNanotechnologyPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

formation properties, simplify the implantation process and reduce tissue invasion, which can be directly delivered to target sites using a syringe injection, offering distinct advantages over traditional hydrogels. These injectable hydrogels incorporate physically non-covalent and/or dynamic covalent bonds, granting them self-healing abilities to recover their structural integrity after injection. This review summarizes our recent progress in preparing injectable hydrogels and discusses their performance in various bioengineering applications. Moreover, the underlying molecular interaction mechanisms that govern the injectable and functional properties of hydrogels were characterized by using nanomechanical techniques such as surface forces apparatus (SFA) and atomic force microscopy (AFM). The remaining challenges and future perspectives on the design and application of injectable hydrogels are also discussed. This work provides useful insights and guides future research directions in the field of injectable hydrogels for bioengineering.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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