Carboxylated cellulose nanocrystal cryogel monoliths: a multi-tool study of morphology and porosity of pure and magnetite nanoparticle-decorated CNC scaffolds
Notice bibliographique
Résumé
Tissue scaffolds are known to benefit from incorporation of nanoscale bio-additives like cellulose nanocrystals (CNC), which can affect porosity as an important tunable design parameter for bio-based scaffolds. In this paper, we probe how freeze-casting of carboxylated cellulose nanocrystals and CNC derivatized with magnetite nanoparticles yields macroscale cryogel scaffold monoliths. Cryogel topographical features and macropore morphologies depend on the conditions under which ice formation takes place, and on exposure to static magnetic fields. We examine porosity over several length scales with scanning electron microscopy (SEM) coupled with Local Thickness Euclidean distance image processing, small angle X-ray scattering (SAXS), and dynamic vapor sorption (DVS). SAXS data fitted with a mass fractal model and power law suggest that CNC particles aggregate to form well-defined compact walls in the range of 96.7–27.3 nm for all samples, while inclusion of Fe3O4 nanoparticles disrupts this compactness in the range of 27.3–4.8 nm. Analysis of DVS reveals that nanoparticles directly impact water uptake by the cryogel scaffolds and can reduce water sorption in mesopores with a radius of 5–6 nm.
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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 ».