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Enregistrement W4412881934 · doi:10.1002/adma.202509812

Fully Reshapeable and Recyclable Protein Hydrogels

2025· article· en· W4412881934 sur OpenAlexaff
Qingyuan Bian, Hongbin Li

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-healing hydrogelsMaterials scienceDisulfide bondNanotechnologyPolymerFolding (DSP implementation)Soft materialsChemical engineeringComposite materialChemistryPolymer chemistryMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogels have emerged as a new generation of functional materials with a broad range of applications in diverse fields. They usually cannot be reshaped or recycled, restricting their ability to respond to evolving demands and emerging applications, and contributing to the accumulation of synthetic polymer waste and associated environmental concerns. Here, a robust and general strategy is reported to engineer fully reshapeable and recyclable protein hydrogels by integrating protein folding-unfolding with reversible disulfide crosslinking. Taking advantage of the substantial stiffness contrast between protein hydrogels in their folded and unfolded protein states, protein hydrogels are reversibly reshaped across one-, two-, and three-dimensional geometries. Due to the denaturant concentration dependency and reversibility of the protein folding-unfolding process, the resulting reshaping is highly tunable, reproducible, and chemically erasable, enabling consecutive shape transformations from a single hydrogel precursor. To impart full recyclability, irreversible crosslinking chemistry is replaced with a dynamic disulfide-based one. The resulting hydrogels can be fully recycled, and the recovered proteins can be reused to form new hydrogels, allowing for complete recycling and repeated remolding of hydrogels into new shapes without compromising their mechanical properties. This approach establishes a robust platform for developing next-generation protein-based materials with dynamic formability and true material circularity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,199 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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