Boosting hydrogel conductivity via water-dispersible conducting polymers for injectable bioelectronics
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
Bioelectronic devices hold transformative potential for healthcare diagnostics and therapeutics. Yet, traditional electronic implants often require invasive surgeries and are mechanically incompatible with biological tissues. Injectable hydrogel bioelectronics offer a minimally invasive alternative that interfaces with soft tissue seamlessly. A major challenge is the low conductivity of bioelectronic systems, stemming from poor dispersibility of conductive additives in hydrogel mixtures. We address this issue by engineering doping conditions with hydrophilic biomacromolecules, enhancing the dispersibility of conductive polymers in aqueous systems. This approach achieves a 5-fold increase in dispersibility and a 20-fold boost in conductivity compared to conventional methods. The resulting conductive polymers are molecularly and in vivo degradable, making them suitable for transient bioelectronics applications. These additives are compatible with various hydrogel systems, such as alginate, forming ionically cross-linkable conductive inks for 3D-printed wearable electronics toward high-performance physiological monitoring. Furthermore, integrating conductive fillers with gelatin-based bioadhesive hydrogels substantially enhances conductivity for injectable sealants, achieving 250% greater sensitivity in pH sensing for chronic wound monitoring. Our findings indicate that hydrophilic dopants effectively tailor conducting polymers for hydrogel fillers, enhancing their biodegradability and expanding applications in transient implantable biomonitoring.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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