Synthesis and Physicochemical Characterization of Mesoporous SiO<sub>2</sub> Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
There exists a knowledge gap in understanding potential toxicity of mesoporous silica nanoparticles. A critical step in assessing toxicity of these particles is to have a wide size range with different chemistries and physicochemical properties. There are several challenges when synthesizing mesoporous silica nanoparticles over a wide range of sizes including (1) nonuniform synthesis protocols using the same starting materials, (2) the low material yield in a single batch synthesis (especially for particles below 60–70 nm), and (3) morphological instability during surfactant removal process and surface modifications. In this study, we synthesized a library of mesoporous silica nanoparticles with approximate particle sizes of 25, 70, 100, 170, and 600 nm. Surfaces of the silica nanoparticles were modified with hydrophilic‐CH2–(CH2)2–COOH and relatively hydrophobic‐CH2–(CH2)10–COOH functional groups. All silica nanoparticles were analysed for morphology, surface functionality, surface area/pore volume, surface organic content, and dispersion characteristics in liquid media. Our analysis revealed the synthesis of a spectrum of monodisperse bare and surface modified mesoporous silica nanoparticles with a narrow particle size distribution and devoid of cocontaminants critical for toxicity studies. Complete physicochemical characterization of these synthetic mesoporous silica nanoparticles will permit systematic toxicology studies for investigation of structure‐activity relationships.
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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 ».