Controlled swelling of biomaterial devices for improved antifouling polymer coatings
Notice bibliographique
Résumé
Nonspecific interactions between cells and implantable elastomers often leads to failure modes for devices such as catheters, cosmetic and reconstructive implants, and sensors. To reduce these interactions, device surfaces can be coated with hydrophilic polymers, where greater polymer density enhances antifouling properties. Although graft-from coating techniques result in higher density polymer films and lower fouling in controlled settings, simpler graft-to methods show similar results on complex implanted devices, despite limited density. To address the need for improved graft-to methods, we developed Graft then shrink (GtS) where elastomeric materials are temporarily swollen during polymer grafting. Herein, we demonstrate a graft-to based method for poly(oligo(ethylene glycol) methyl ether methacrylate) (pOEGMA) on swollen silicone, GtS, that enhances grafted polymer content and fouling resistance. Total grafted polymer content of pOEGMA on toluene swollen silicone increased over ~ 13 × compared to non-swollen controls, dependent on the degree of silicone swelling. Increases in total grafted polymer within the top 200 µm of the material led to bacterial and mammalian cell adhesion reductions of 75% and 91% respectively, compared to Shrink then Graft (StG) antifouling polymer coated controls. GtS allows for the simple 3D coating of swellable elastomers (e.g., silicone medical devices) with improved antifouling pOEGMA coatings.
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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) | 0,001 | 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 ».