Long-Term Prevention of Biofilm Formation by Polycatechol-Based Supramolecular Assemblies with Low Molecular Weight Polymers on Surfaces
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Achievement of a stable surface coating with long-term resistance to biofilm formation remains a challenge. Catechol-based polymerization chemistry and surface deposition are used as tools for surface modification of diverse materials. However, the control of surface deposition of the coating, surface coverage, coating properties, and long-term protection against biofilm formation remain to be solved. We report a new approach based on supramolecular assembly to generate long-acting antibiofilm coating. Here, we utilized catechol chemistry in combination with low molecular weight amphiphilic polymers for the generation of such coatings. Screening studies with diverse low molecular weight (LMW) polymers and different catechols are utilized to identify lead compositions, which resulted in a thick coating with high surface coverage, smoothness, and antibiofilm activity. We have identified that small supramolecular assemblies (∼10 nm) formed from a combination of polydopamine and LMW poly( N -vinyl caprolactam) (PVCL) resulted in relatively thick coating (∼300 nm) with excellent surface coverage in comparison to other polymers and catechol combinations. The coating properties, such as thickness (10–300 nm) and surface hydrophilicity (with water contact angle: 20–60°), are readily controlled. The optimal coating composition showed excellent antibiofilm properties with long-term (>28 days) antibiofilm activity against both Gram-negative ( Escherichia coli ) and Gram-positive ( Staphylococcus aureus ) strains. We further utilized the combination of optimal binary coating with silver to generate a coating with sustained release of silver ions, resulting in killing both adhered and planktonic bacteria and preventing long-term surface bacterial colonization. The new coating method utilizing LMW polymers opens a new avenue for the development of a novel class of thick, long-acting antibiofilm coatings.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 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 ».