Scalable polydopamine coatings with increased thickness and stability using polyamidoamine dendrimers
Notice bibliographique
Résumé
Polydopamine coatings have garnered significant attention due to their versatility and multifunctional properties, rendering them suitable for a wide array of applications, including medical devices and the creation of coatings with varying degrees of amphiphilicity. Nevertheless, the fabricating of durable polydopamine coatings with substantial thickness remains challenging, primarily due to difficulties in controlling the deposition process and the potential for coating delamination or detachment under mechanical stress. Here, we reported the development of easily scalable polydopamine (PDA) coatings with remarkable thickness (approximately 1.7 μm) and stability, adaptable to diverse materials, by incorporating an amine-containing dendrimer . Through a systematic screening process, we identified an optimal dopamine-dendrimer combination that effectively modified the synthesis of polycatecholamine, facilitated nanoparticle formation, and enhanced stability. This resulted in the controlled deposition of composite PDA nanoparticles formed in situ. Using this optimal binary composition, we achieved the eco-friendly creation of a superhydrophobic coating with exceptional stability via a one-step dip post-modification process involving polydimethylsiloxane (PDMS). This innovative approach yielded a remarkable water contact angle exceeding 150°. Furthermore, we measured advancing and receding contact angles of 155.88° and 150.90°, respectively, resulting in a hysteresis of only 4.98°.
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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 ».