Biomineralization of BSA-Chalcogenide Bioconjugate Nano- and Microcrystals
Notice bibliographique
Résumé
Lead selenide (PbSe), cadmium selenide (CdSe), and selenium (Se) nano- and microcrystals were synthesized by using respective metal acetate salts along with sodium selenite as the Se source in the presence of bovine serum albumen (BSA) as the capping/stabilizing agent. Aqueous phase hydrazine reduction at 85 °C produced fine crystalline morphologies within 48 h. Both PbSe and CdSe reactions produced Se microrods (MRs) as reaction byproduct. The concentrations of metal acetate and sodium selenite used were always 1:1 (i.e., 1.25 mM in each case) and that of hydrazine was fixed at 0.78 M. The amount of BSA was changed systematically from 1−10 × 10 −4 g/mL to determine its influence on the crystal growth of these chalcogenides. Their morphologies and chemical compositions were determined with FESEM, TEM, and EDX analysis. A selective and precise EDX analysis of a single particle helped us to elucidate its shape and chemical composition. Such analyses lead to the finding that both reactions produced Se rods, their sizes varied from the nano to micro scale with an increase of the amount of BSA. PbSe polyhedral nanocrystals were obtained at a low BSA amount, which ultimately attained the shape of thick MRs. However, no rod formation was observed for CdSe particles, which were always present in the form of groups of small nanoparticles along with Se MRs. Protein estimation indicated the presence of adsorbed BSA on the surface of chalcogenide particles. A potential reaction mechanism was proposed to explain the Se MRs formation as byproduct. Finally, the results were discussed on the basis of selective adsorption of denatured BSA on specific crystal planes of the rock salt (PbSe) geometry in order to produce rod like morphologies.
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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 ».