Laponite-Enabled Freeform Manufacturing of Tough Hydrogels with Colorimetric pH Sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogels are ideal sensor platforms in aqueous media. Colorimetric assays deliver information intuitively; preventing chromophore leaching has been a challenge in aqueous media. Direct ink writing is a versatile free-form manufacturing method for hydrogels; a generalizable formula to enable three-dimensional (3D) printability can be impactful. In this study, a dual-network hydrogel of polyacrylamide and alginate is 3D printed by incorporating Laponite as a universal aqueous rheological modifier. Copolymerization of methacrylated phenol red with polyacrylamide enables colorimetric response to pH, ranging from yellow (pH = 5) to fuchsia (pH = 10). Rheological analysis of the precursor solutions reveals that a critical quantity of Laponite to achieve substantial shear thinning behavior exists at 4–4.5 wt %, which is consistent with a pervaded volume-based model. X-ray diffraction confirms the formation of 5-layer thick Laponite aggregates when their content exceeds the critical quantity. For 3D printing, 8 wt % of Laponite provides the optimal shear thinning and viscosity at rest for the best print fidelity. Strong anisotropicity in printed strands leads to a contrast in the mechanical properties with respect to the printing directions. Optimized printing produces hydrogels that can stretch 18 times their original length. Our colorimetric pH sensing hydrogel showcases a scalable freeform manufacturing-enabled platform technology with chemically bound chromophores.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».