Enhanced Mechanical Properties of Injectable Chitosan–Guar Gum Hydrogel Reinforced with Bacterial Cellulose Nanofibers for Tissue Engineering Applications
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Notice bibliographique
Résumé
Demand is increasing for devices capable of regenerating or replacing damaged tissues, highlighting the need for advanced biomaterials. Hydrogels are promising for regenerative medicine, but often lack mechanical strength. To overcome this, a novel nanocomposite hydrogel based on N ‐succinyl chitosan (NSC) and oxidized guar gum (OxGG) reinforced with bacterial cellulose nanofibers (BCFs) is developed. These hydrogels are produced through a simple and safe Schiff‐base reaction and hydrogen bonding, avoiding potentially toxic cross‐linker or external stimuli. Chemical characterization is performed using Fourier transform infrared, X‐ray photoelectron spectroscopy, and thermogravimetric analysis. Scanning electron microscopy reveals significant changes in the hydrogel's internal structure after BCF incorporation, resulting in a more compact and organized porous matrix. This modification also reduces phosphate buffer solution uptake, modifying the swelling behavior of the hydrogel, due to the formation of a rigid polymeric network. Both hydrogels exhibit fast gelation times (<30 s), ensuring injectability for minimally invasive therapy. NSC/OxGG/BCF hydrogels exhibit enhanced mechanical properties, with storage and Young's moduli of 3.97 and 197.1 kPa, respectively—more than double the values observed for NSC/OxGG hydrogels. Additionally, hydrogels are noncytotoxic to neonatal human dermal fibroblast cells (cell viability > 70%). These results suggest that NSC/OxGG/BCF hydrogels demonstrate promising potential for tissue engineering applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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