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Enregistrement W4416094812 · doi:10.1016/j.carbpol.2025.124679

Towards tunable mechanical properties of in situ gelling chitosan hydrogels: impact of macromolecular structure including pattern of acetylation

2025· article· en· W4416094812 sur OpenAlexafffund
Inès Hamouda, Lisa Basso, Stéphane Trombotto, Alexandra Montembault, Laurent David, Sophie Lerouge

Notice bibliographique

RevueCarbohydrate Polymers · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean Synchrotron Radiation FacilityInstitut de Chimie de LyonInstituto Mexicano del PetróleoUniversité Claude Bernard Lyon 1Agence Nationale de la Recherche
Mots-clésSelf-healing hydrogelsChitosanAcetylationIn situRheometryModulusPorosityCell encapsulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Injectable in situ gelling physically crosslinked chitosan (CH) hydrogels allowing cell encapsulation are appealing for biomedical applications. However, the variability of the CH source is one of the major difficulties in ensuring their reproducibility. We investigated here the effect of the CH degree and pattern of acetylation (DA and PA) on its final physicochemical properties. Hydrogels made from re-acetylated CH presenting statistical repartition of repeat units along the chains, with DA of 35, 10 and 1 %, were compared to a commercial CH with DA of 10 % differing by their PA. WAXS analysis showed different crystalline signatures depending on the PA of CH samples. Rheometry revealed faster gelation kinetics, but lower final modulus for hydrogels made of commercial versus statistical CH of same DA. Both also differed in terms of porosity and stability in solution. Hydrogel stiffness from 60 to 0.3 kPa were obtained by varying DA and PA. Hydrogels with the lowest DA were the most stable in solutions. Encapsulated L929 fibroblasts presented similar increasing metabolic activity over 7 days of culture within all hydrogels. This work demonstrates the relevance of controlling chitosan DA and PA for the generation of reproducible hydrogels with tunable final mechanical properties for targeted bio-applications. Statement hypothesis Not only the degree of acetylation (DA, i.e. , the molar fraction of N -acetyl D-glucosamine units), but also the pattern of acetylation (PA; the repartition of the acetylated/deacetylated residue sequences along the chain), can influence the mechanical properties, the porosity, and the stability of physical in situ gelling CH hydrogels, therefore the behavior of encapsulated cells. Indeed, when the gel is formed using weak bases (here a combination of β-glycerophosphate and sodium hydrogen carbonate), the physical crosslinking density between CH chains can be influenced by the DA and the PA due to the resulting variation of NH 2 moieties repartition. We expect that for CH presenting a higher DA, weak gels will be generated due to reduced physical interactions established between protonated NH3+ groups and the weak base. Also, we expect to generate more stable constructs with CH presenting lower DA. Furthermore, for the same DA, the chemical process used for obtaining CH ( i.e. , from the reacetylation of low DA CH or deacetylation of chitin under heterogeneous or homogenous conditions) yields CHs with different PA, which we presume to significantly affect final structural and mechanical properties of the obtained hydrogels. Understanding the impact of the CH macromolecular structure on its injectable in situ gelling hydrogel form is fundamental for the generation of suitable and reproducible CH-based hydrogel materials in biomedical applications.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,807

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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