Green synthesis of AgNPs catalyzing free radical polymerization as wound dressing with an anti-bacterial effect
Notice bibliographique
Résumé
The development of wound dressing materials remains a critical need, driven by the complexity of wound environments and the intricate nature of the healing process. One of the most common wound dressing materials in research is hydrogel polymerized through different initiators and catalysts. However, not all catalysts can ensure low cytotoxicity, hence, the potential of designing hydrogel-based wound dressing materials is restricted in certain aspects. In this report, we have demonstrated a facile and green synthesis method to polymerize gelatin methacrylate (GelMA) by silver nanoparticles (AgNPs) and polydopamine (PDA) without additional catalysts. AgNPs and silver ions are long known to have a catalytic ability that is proven to work on free radical polymerization in this report. AgNPs were successfully obtained by reducing AgNO 3 through catechol groups from PDA. The materials adopted in this project are ensured to be bio-friendly and green. The final product (GelMA-AgPDA) had good mechanical strength and swelling ability with a negligible difference with GelMA catalyzed by tetramethylethylenediamine (TEMED). In vivo test was then conducted which show the superior wound healing, antibacterial and anti-inflammation properties of the GelMA-AgPDA wound dressing.
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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 ».