亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Characterization of Schiff base self-healing hydrogels by dynamic speckle pattern analysis

自愈水凝胶 席夫碱 表征(材料科学) 自愈 斑点图案 计算机科学 基础(拓扑) 生物医学工程 材料科学 纳米技术 医学 高分子化学 人工智能 病理 数学 数学分析 替代医学
作者
Madeh Sajjadi,Ramin Jamali,Tahereh Kiyani,Zahra Mohamadnia,Alireza Moradi
出处
期刊:Scientific Reports [Nature Portfolio]
卷期号:14 (1): 27950-27950 被引量:29
标识
DOI:10.1038/s41598-024-79499-5
摘要

Self-healing hydrogels are emerging materials capable of restoring functionality after damage, making them highly suitable for biomedical applications, such as tissue engineering, wound healing, and drug delivery. In this study, we synthesize and characterize a novel biodegradable, conductive, and self-healing hydrogel. The synthesis is based on a Schiff base formed between gelatin and hyaluronic acid, and the dynamic reversible Schiff base bond provides the self-healing property. To characterize and assess the self-healing behavior of the hydrogel, dynamic speckle pattern (DSP) analysis is introduced as a non-destructive, non-contact, and easy-to-implement method. Speckle patterns are formed upon scattering of laser light from a diffusive matter and includes a huge overall information about the sample, to be extracted by statistical processing. DSP analysis is employed to monitor the self-healing process of the hydrogel at both macroscopic and microscopic scales. Experimental procedure involve in situ acquisition of speckle patterns over time under controlled environmental conditions, followed by statistical analysis to evaluate the internal dynamics of the healing process. Several statistical parameters are computed for real-time monitoring of the self-healing property of the hydrogel. The findings, on the one hand, underscore the potential of Schiff base hydrogels in advanced biomedical applications where self-healing properties are critical for sustained performance and longevity. On the other hand, the introduced analysis method shows its potential to serve as an effective approach for biomaterial characterization.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Condor完成签到,获得积分10
1秒前
启蒙发布了新的文献求助10
2秒前
10秒前
mmyhn发布了新的文献求助10
15秒前
cchi完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
Wang完成签到 ,获得积分20
19秒前
20秒前
核桃发布了新的文献求助10
24秒前
单薄的誉完成签到,获得积分10
28秒前
34秒前
庄海棠完成签到 ,获得积分10
36秒前
37秒前
闪闪的采珊完成签到 ,获得积分20
37秒前
mcy发布了新的文献求助10
37秒前
不会骑车的猪完成签到,获得积分10
43秒前
xinluli发布了新的文献求助10
43秒前
Owen应助科研通管家采纳,获得50
43秒前
43秒前
轩xxx关注了科研通微信公众号
43秒前
Baibai发布了新的文献求助10
44秒前
科目三应助jj采纳,获得10
48秒前
49秒前
启蒙完成签到 ,获得积分10
50秒前
追寻电脑完成签到,获得积分20
54秒前
58秒前
mcy完成签到,获得积分10
58秒前
Baibai完成签到,获得积分10
1分钟前
顾矜应助过昼采纳,获得10
1分钟前
jj发布了新的文献求助10
1分钟前
魁梧的烧鹅完成签到 ,获得积分10
1分钟前
kita完成签到 ,获得积分10
1分钟前
优美的谷完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
玉沐沐完成签到 ,获得积分10
1分钟前
科研通AI6.2应助青柠采纳,获得10
1分钟前
科研通AI6.2应助青柠采纳,获得10
1分钟前
科研通AI2S应助青柠采纳,获得10
1分钟前
科研通AI6.4应助青柠采纳,获得10
1分钟前
科研通AI6.3应助青柠采纳,获得10
1分钟前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
ズームレンズの光学設計に関する研究 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7297348
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8915843
关于积分的说明 18878861
捐赠科研通 6963012
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3210524
关于科研通互助平台的介绍 2379855
邀请新用户注册赠送积分活动 2187016