Multifunctional nanogel dressings with dual acid and H2O2 responsive release for synergetic therapy of diabetic bacterial wounds
Notice bibliographique
Résumé
The high sugar and alkaline environment at diabetic skin wounds promotes the breeding and reproduction of bacteria, leading to insufficient angiogenesis, which seriously affects wound healing. To accelerate wound healing, MnO 2 nanoparticles (MnO 2 NPs) and glucose oxidase (GOD) were added into the acidic and hydrogen peroxide (H 2 O 2 )-responsive antimicrobial dynamic covalent nano-networks (aDCNs) to form a new aDCNs/MnO 2 @GOD nanogel dressing with multiple functions, such as hypoglycemic, anti-bacterial, anti-biofilm, anti-inflammatory, and promoting angiogenesis. The nanogel formation mechanism, physicochemical characterization, responsiveness release, in vitro and in vivo antimicrobial activities, in vivo regeneration in a bacterial-infected mouse model, and anti-inflammatory mechanism were systematically studied. The successfully prepared dressing exhibited obvious acidic and H 2 O 2 -responsive release, which allows for the quick release of quercetin, MnO 2 NPs, and GOD. The dressing showed on-demand antibacterial and antibiofilm activity by destroying the bacterial cell membranes and cell walls. According to the results of wound healing and anti-inflammation, the nanogel dressing had satisfactory therapeutic effects and effectively regulated the oxidative stress microenvironment, inducing macrophage polarization from pro-inflammatory M1 to anti-inflammatory M2 phenotype. The demonstrated therapeutic effects of the prepared dressing included the full thickness of the diabetic wounds, as shown in a bacterial-infected mouse model. It is anticipated that the nanogel dressing could be employed as an excellent biocompatible wound healing material, which can synergistically overcome the therapeutic difficulty of diabetic bacterial wounds.
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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) | 0,000 | 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 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 ».