Multicharged Zwitterions form Superior Antifouling Interfaces
Notice bibliographique
Résumé
The long-term prevention of unwanted protein and microbial accumulation on surfaces, including medical devices, remains a significant and largely unresolved challenge. Decades of research into antifouling surfaces have suggested that addressing this issue will require a sustained approach focused on incremental advances in chemical design. The creation of highly hydrophilic surfaces has long been recognized as a key strategy, initially pursued through polyethylene glycol-functionalized coatings. More recently, zwitterionic groups have emerged as effective antifouling moieties. However, the limited chemical diversity of zwitterion-forming chemical entities has constrained further progress. In this study, an alternative approach to enhancing surface hydrophilicity is presented by employing multicharged zwitterionic molecules (MZWs), which increase the density of charged hydrophilic groups per monomer unit. Surfaces functionalized with MZWs exhibited 40-45% lower protein adsorption compared to benchmark single zwitterionic molecules. Remarkably, the synthesized MZWs spontaneously assemble into vesicular aggregates (130-170 nm) without the need for additives or any form of external force. These findings strongly support further exploration of MZW-functionalization as a novel strategy to enhance antifouling performance, while remaining readily adaptable via minor modifications to existing synthetic routes used for the incorporation of conventional zwitterions into polymers, self-assembled monolayers, hydrogels, and nanocarriers.
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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 ».