Enhanced Mechanical Properties of Injectable Chitosan–Guar Gum Hydrogel Reinforced with Bacterial Cellulose Nanofibers for Tissue Engineering Applications
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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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 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 ».