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Enregistrement W4410240629 · doi:10.1021/acsnano.4c18568

Gelation Dynamics, Formation Mechanism, Functionalization, and 3D Bioprinting of Silk Fibroin Hydrogel Materials for Biomedical Applications

2025· review· en· W4410240629 sur OpenAlexaff
Linpeng Fan, Zengxiao Cai, Jian Zhao, Negar Mahmoudi, Yi Wang, Samuel Cheeseman, Lilith M. Caballero Aguilar, Rui L. Reis, Subhas C. Kundu, David L. Kaplan, David R. Nisbet, Jingliang Li

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilk-based biomaterials and applications
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringAustralian Research Council
Mots-clésFibroinSurface modificationMaterials scienceNanotechnologyBiomimetic materials3D bioprintingSelf-healing hydrogelsMechanism (biology)SILKPolymer scienceTissue engineeringChemical engineeringComposite materialPolymer chemistryBiomedical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

), is a natural protein polymer known for its biocompatibility, biodegradability, and sustainability. The protein can be processed into various material formats suitable for a range of applications. Among these, SF hydrogels are useful in the biomedical field, such as tissue engineering, due to the tailorable structures and properties achievable through tuning the gelation process. Therefore, the focus of this contribution is to comprehensively review and understand the formation, gelation mechanism, dynamic control, and functionalization of SF hydrogels. Unlike previous reviews, this work delves into understanding the strategies and mechanisms for tuning the gelation dynamics of SF from molecular assembly and crystallization points of view. Further, this review presents functionalization pathways and practical examples, such as for the 3D printing of SF hydrogels, to illustrate how these strategies, mechanisms, and pathways can be implemented in a specific application scenario. With these insights, researchers can gain a deeper understanding of how to manipulate or control the gelation process and the types of functionalization to achieve specific properties and features. This knowledge would further facilitate the development and application of SF hydrogel materials in various fields.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,269 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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