Fine-tuning the mechanical and degradation properties of chemically crosslinked hyaluronic acid hydrogels through salt treatment
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes a novel method to fine-tune hyaluronic acid (HA) hydrogel properties by incorporating salt into the HA solution prior to crosslinking. The salt is hypothesized to influence HA chain conformation and HA-HA interactions mainly through the Hofmeister effect and electrostatic interactions, thereby affecting HA degree of modification (DoM), degree of crosslinking (DoCr), and chain arrangement within the hydrogel network. These changes become fixed upon crosslinking, resulting in stable modifications persisting after salt removal. To verify this, HA solutions (5 % w/v) were crosslinked with 1,4-butanediol diglycidal ether (BDDE) after adding a sodium salt from the Hofmeister series (sodium citrate, sodium sulfate, or sodium chloride; 0-0.67 M). Following crosslinking and salt removal, the hydrogels were characterized using NMR, swelling, rheological, and degradation tests. Results demonstrated that salt treatment influenced swelling ratio, mechanical properties, and degradation rates, with changes depending on salt type and concentration. NMR analysis confirmed that salts did not directly participate in crosslinking but affected DoM and DoCr. Changes in hydrogel properties were primarily driven by DoM alterations, with potential contributions from non-covalent interactions and modified HA chain arrangement. This salt treatment technique may enable designing hydrogels with unique properties not achievable by simple changes in crosslinker concentration.
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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) | 0,001 | 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 ».