Size-Controllable and pH-Sensitive Whey Protein Microgels as High-Performance Aqueous Biolubricants
Notice bibliographique
Résumé
Developing efficient aqueous biolubricants has become a significant focus of research due to their prevalence in biotribological contacts and enormous potential in soft matter applications. In this study, size-controllable, pH-sensitive whey protein microgels were prepared using a water-in-water emulsion template method from protein-polysaccharide phase separation. The granular hydrogel from the protein microgels exhibited superior lubricity, obtaining 2.7-fold and 1.7-fold reductions in coefficient of friction (μ) compared to native protein and human saliva (μ = 0.30 compared to 0.81 and 0.52, respectively). The microgels also exhibited outstanding load-bearing capabilities, sustaining lubrication under normal forces up to 5 N. Microgels with a smaller size (1 μm) demonstrated better lubricating performance than 6 and 20 μm microgels. The exceptional lubricity was from a synergistic effect of the ball-bearing mechanism and the hydration state of the microgels. Particularly at pH 7.4, the hydration layer surrounding highly negative charges contributed to the electrostatic repulsion among the swollen microgels, leading to an improved buffer ability to separate contact surfaces and effective rolling behavior. Such pH-dependent repulsion was evidenced using a surface forces apparatus that the adhesion between the whey protein-coated surfaces and protein-mica surfaces decreased from 4.49 to 0.97 mN/m and from 7.89 to 0.36 mN/m, respectively, with pH increasing from the isoelectronic point to 7.4. Our findings fundamentally elucidated the tribo-rheological properties and lubrication mechanisms of the whey protein microgels with excellent biocompatibility and environmental responsiveness, offering novel insights for their food and biomedical applications requiring aqueous biolubrication.
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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 ».