Conductive supramolecular acrylate hydrogels enabled by quaternized chitosan ionic crosslinking for high-fidelity 3D printing
Notice bibliographique
Résumé
While 3D printing has enabled the fabrication of hydrogels with complex structures, high fidelity techniques (vat polymerization) that enable precisely engineered design of hydrogels require stiff structures to withstand the forces of printing. This is a pressing research gap in hydrogel vat-polymerization 3D printing. To address this limitation, a novel ionic crosslinker consisting of quaternized chitosan complexed with 3-sulfopropyl acrylate was used to form supramolecular 2-hydroxyethyl acrylate organogel precursors. The Cyrene organogel enhanced mechanical properties enabling the printing of high-fidelity structures; the final compliant hydrogels were then obtained through solvent exchange with water. This yielded high-fidelity 3D-printed conductive supramolecular hydrogels with tensile properties of 288±29 kPa at 516±37 % elongation and compressive properties of 572±34 kPa at 65±4 % strain with uniform swelling (320–350 %). Nuclear magnetic resonance and conductivity measurements confirmed SPA-rich blocks within the hydrogel network and the solvent-dependent copolymer structure. Furthermore, through varying the anionic acrylate concentration, ultimate strain between 222 % and 516 % was achieved at a constant elastic modulus. Additionally, electrical properties were tunable with conductivity reaching 156 mS/m at 7 MH in ultrapure water. This work advances applications of quaternized chitosan as an ionic crosslinker in printable conductive hydrogels, opening new applications in medical and technological fields.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».