Schiff base crosslinked hyaluronic acid hydrogels with tunable and cell instructive time-dependent mechanical properties

透明质酸 自愈水凝胶 动态力学分析 细胞外基质 化学 粘弹性 高分子化学 共价键 组织工程 应力松弛 材料科学 化学工程 生物物理学 聚合物 生物医学工程 有机化学 复合材料 生物化学 蠕动 工程类 生物 医学 遗传学
作者
Taha Behroozi Kohlan,Yanru Wen,Carina Mini,Anna Finne‐Wistrand
出处
期刊:Carbohydrate Polymers [Elsevier BV]
卷期号:338: 122173-122173 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.carbpol.2024.122173
摘要

The dynamic interplay between cells and their native extracellular matrix (ECM) influences cellular behavior, imposing a challenge in biomaterial design. Dynamic covalent hydrogels are viscoelastic and show self-healing ability, making them a potential scaffold for recapitulating native ECM properties. We aimed to implement kinetically and thermodynamically distinct crosslinkers to prepare self-healing dynamic hydrogels to explore the arising properties and their effects on cellular behavior. To do so, aldehyde-substituted hyaluronic acid (HA) was synthesized to generate imine, hydrazone, and oxime crosslinked dynamic covalent hydrogels. Differences in equilibrium constants of these bonds yielded distinct properties including stiffness, stress relaxation, and self-healing ability. The effects of degree of substitution (DS), polymer concentration, crosslinker to aldehyde ratio, and crosslinker functionality on hydrogel properties were evaluated. The self-healing ability of hydrogels was investigated on samples of the same and different crosslinkers and DS to obtain hydrogels with gradient properties. Subsequently, human dermal fibroblasts were cultured in 2D and 3D to assess the cellular response considering the dynamic properties of the hydrogels. Moreover, assessing cell spreading and morphology on hydrogels having similar modulus but different stress relaxation rates showed the effects of matrix viscoelasticity with higher cell spreading in slower relaxing hydrogels.
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
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
刚刚
刚刚
苯环完成签到,获得积分10
1秒前
友好的储发布了新的文献求助30
1秒前
水合肼发布了新的文献求助10
1秒前
张天完成签到,获得积分10
1秒前
haodian发布了新的文献求助10
1秒前
葛辉辉发布了新的文献求助10
1秒前
大方颦发布了新的文献求助10
2秒前
李健应助米克采纳,获得10
2秒前
xiaowei发布了新的文献求助10
2秒前
shi hui发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
Orange应助缥缈静珊采纳,获得10
3秒前
杜志洪发布了新的文献求助10
3秒前
洁洁子发布了新的文献求助10
3秒前
善学以致用应助yyyyyyyyyy采纳,获得10
3秒前
3秒前
王橙子发布了新的文献求助10
3秒前
稳稳完成签到,获得积分10
3秒前
changping发布了新的文献求助50
4秒前
深情安青应助三土采纳,获得10
4秒前
szy991101发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
Sean完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
吊炸天完成签到 ,获得积分10
4秒前
okkk完成签到,获得积分10
4秒前
张天发布了新的文献求助10
5秒前
咚咚发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
6秒前
FB完成签到,获得积分10
6秒前
xiaohanzai88完成签到,获得积分10
6秒前
桐桐应助彭薇颖采纳,获得10
6秒前
稳稳发布了新的文献求助10
6秒前
可以完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
8秒前
赘婿应助Tan采纳,获得10
8秒前
高分求助中
(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
Pipeline and riser loss of containment 2001 - 2020 (PARLOC 2020) 1000
Artificial Intelligence driven Materials Design 600
Comparing natural with chemical additive production 500
Machine Learning in Chemistry 500
Investigation the picking techniques for developing and improving the mechanical harvesting of citrus 500
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5193007
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4375799
关于积分的说明 13626640
捐赠科研通 4230400
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2320393
邀请新用户注册赠送积分活动 1318798
关于科研通互助平台的介绍 1269105