Carbon-dot nanozyme-empowered responsive hydrogels for smart wound dressing
Notice bibliographique
Résumé
Smart wound dressings that enable real-time monitoring and responsive therapeutic delivery are essential for advancing personalized wound care. In this work, we present a scalable strategy to develop a multifunctional hydrogel patch by embedding carbon dots (C-dots) into an ionically crosslinked sodium alginate (SA) matrix. The C-dots serve dual roles by providing visible, pH-responsive fluorescence for wound monitoring and functioning as superoxide dismutase (SOD)-like nanozymes to scavenge reactive oxygen species (ROS). The patch’s optical transparency, pH sensitivity, swelling capacity, and mechanical strength can be tuned by varying the C-dot content. Structural analyses using scanning electron microscopy, Fourier-transform infrared spectroscopy, and synchrotron small-angle X-ray scattering reveal hydrogen bonding between C-dots and alginate chains, which underpins the dual stimulus-responsive behavior of the developed hydrogel patch. The patch autonomously releases C-dot nanozymes in response to microenvironmental cues and also allows on-demand release upon gentle mechanical pressure, addressing diverse wound care needs. In vitro studies confirm excellent cytocompatibility, enhanced fibroblast proliferation, and protection against ROS-induced damage. This smart, dual-responsive hydrogel patch presents a promising platform for next-generation wound dressings, suitable for chronic wound management and point-of-care wound management.
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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 ».