Self-Healing Guar Gum-Based Nanocomposite Hydrogel Promotes Infected Wound Healing through Photothermal Antibacterial Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Preventing bacterial infections is a crucial aspect of wound healing. There is an urgent need for multifunctional biomaterials without antibiotics to promote wound healing. In this study, we fabricated a guar gum (GG)-based nanocomposite hydrogel, termed GBTF, which exhibited photothermal antibacterial therapy for infected wound healing. The GBTF hydrogel formed a cross-linked network through dynamic borate/diol interactions between GG and borax, thereby exhibiting simultaneously self-healing, adaptable, and injectable properties. Additionally, tannic acid (TA)/Fe 3+ nanocomplexes (NCs) were incorporated into the hydrogel to confer photothermal antibacterial properties. Under the irradiation of an 808 nm near-infrared laser, the TA/Fe 3+ NCs in the hydrogel could rapidly generate heat, leading to the disruption of bacterial cell membranes and subsequent bacterial eradication. Furthermore, the hydrogels exhibited good cytocompatibility and hemocompatibility, making them a precandidate for preclinical and clinical applications. Finally, they could significantly promote bacteria-infected wound healing by reducing bacterial viability, accelerating collagen deposition, and promoting epithelial remodeling. Therefore, the multifunctional GBTF hydrogel, which was composed entirely of natural substances including guar gum, borax, and polyphenol/ferric ion NCs, showed great potential for regenerating infected skin wounds in clinical applications.
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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) | 0,001 | 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 ».