Stable Antifouling and Antibacterial Coating Based on Assembly of Copper-Phenolic Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Biofilm formation on medical devices has become a worldwide issue arising from its resistance to bactericidal agents and presenting challenges to eradicating biofouling adhesion, especially in biological fluids. Metal-phenolic networks have been demonstrated as a versatile and efficient strategy to prevent biofilm formation by endowing medical devices with prolonged antifouling and antibacterial activities in a one-step surface modification. In this study, we report a simple and environmentally friendly method using coordination chemistry between copper ions (Cu 2+ ) and dopamine-containing copolymer to fabricate metal-phenolic network-based coatings. The phenolic groups also imparted the adhesion of glycopolymer-containing dopamine residues to inorganic and organic substrates, resulting in dual antifouling and bactericidal surfaces. 2-gluconamidoethyl methacrylamide monomer (GAEMA) was first copolymerized with dopamine methacrylamide (DMA) using a free-radical polymerization process. The resulting copolymer (GAEMA-DMA), denoted as GADMA, was then mixed with copper ions in a one-step process to form the GADMA-Cu coating. The GADMA-Cu coating was hydrophilic and significantly reduced the water contact angle (WCA) and adsorption of bovine serum albumin protein even after incubation in a bovine serum albumin solution for 30 h. Moreover, the coating exhibited strong antibacterial activity against Escherichia coli and Staphylococcus aureus and was biocompatible with 99% cell viability toward normal human fibroblast (HDFa) cells. Thus, our coating shows great potential for application in medical devices.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle