Superparamagnetic Amine-Functionalized Maghemite Nanoparticles as a Thixotropy Promoter for Hydrogels and Magnetic Field-Driven Diffusion-Controlled Drug Release
Notice bibliographique
Résumé
Superparamagnetic nanoparticle-arrested hydrogel matrices have immense significance in smart soft biomaterials. Herein, we report the synthesis of superparamagnetic nanoparticle-loaded magneto-responsive tough elastomeric hydrogels for dual-responsive drug delivery. In the first phase of work, we carried out room-temperature synthesis of amine-functionalized superparamagnetic iron oxide nanoparticles (IONPs), and in the second phase of work, we demonstrated that IONPs could act as a toughening agent as well as a viscosity modifier for poly(acrylic acid- co -hydroxyethyl methacrylate) copolymer hydrogels. The hydrogel was tested by Fourier transformed infrared (FTIR) spectroscopy, X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and continuous-wave-electron paramagnetic resonance (CW-EPR). Moreover, the IONPs affect its gelation time and elasticity significantly, which was also evaluated from its rheological behavior. The compressive mechanical strength (∼120 kPa), elasticity, recovery to original shape (zero permanent set), water uptake, and thixotropic behavior under dynamic stress of the hybrid hydrogels have supported its robustness in the swelled state. The drug release behavior of the hydrogel showed dual parameter dependency (IONPs and cross-linker) and dual responsiveness against both pH and static magnetic field. The delayed network rupturing, dual-responsive drug delivery nature, and noncytotoxic behavior against human live cells could promote this hybrid hydrogel as an ideal alternative for the remotely controlled drug delivery vehicle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».