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Enregistrement W4408237940 · doi:10.1021/acsabm.4c01803

From Unprintable Peptidic Gel to Unstoppable: Transforming Diphenylalanine Peptide (Fmoc-FF) Nanowires and Cellulose Nanofibrils into a High-Performance Biobased Gel for 3D Printing

2025· article· en· W4408237940 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACS Applied Bio Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupramolecular Self-Assembly in Materials
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesFachagentur Nachwachsende Rohstoffe
Mots-clésCellulosePeptideNanowireMaterials scienceSelf-assembling peptideChemical engineeringPolymer chemistryNanotechnologyChemistryNanofiberOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The growing interest in gel-based additive manufacturing, also known as three-dimensional (3D) gel-printing technology, for research underscores the crucial need to develop robust biobased materials with excellent printing quality and reproducibility. The main focus of this study is to prepare and characterize some composite gels obtained with a low-molecular-weight gelling (LMWG) peptide called Fmoc-diphenylalanine (Fmoc-FF) and two types of cellulose nanofibrils (CNFs). The so-called Fmoc-FF peptide has the ability to self-assemble into a nanowire shape and therefore create an organized network that induces the formation of a gel. Despite their ease of preparation and potential use in biological systems, unfortunately, those Fmoc-FF nanowire gel systems cannot be 3D printed due to the high stiffness of the gel. For this reason, this study focuses on composite materials made of cellulose nanofibrils and Fmoc-FF nanowires, with the main objective being that the composite gels will be suitable for 3D printing applications. Two types of cellulose nanofibrils are employed in this study: (1) unmodified pristine cellulose nanofibrils (uCNF) and (2) chemically modified cellulose nanofibrils, which ones have been grafted with polymers containing the Fmoc unit on their backbone (CNF- g -Fmoc). The obtained products were characterized through solid-state cross-polarization magic angle-spinning 1 H NMR and confocal laser scanning microscopy. Within these two CNF structures, two composite gels were produced: uCNF/Fmoc-FF and CNF- g -Fmoc/Fmoc-FF. The mechanical properties and printability of the composites are assessed using rheology and challenging 3D object printing. With the addition of water, different properties of the gels were observed. In this instance, CNF- g -Fmoc/Fmoc-FF ( c = 5.1%) was selected as the most suitable option within this product range. For the composite bearing uCNF, exceptional print quality and mechanical properties are achieved with the CNF/Fmoc-FF gel ( c = 5.1%). The structures are characterized by using field emission scanning electron microscopy (FESEM) and small-angle X-ray scattering (SAXS) measurements.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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