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Enregistrement W2067167794 · doi:10.1021/jp404311a

Understanding the Surfaces of Nanodiamonds

2013· article· en· W2067167794 sur OpenAlexaff
Jeffrey T. Paci, Han Man, Biswajit Saha, Dean Ho, George C. Schatz

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiamond and Carbon-based Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésSulfuric acidNanodiamondPhenolsZeta potentialChemistryParticle sizeSulfonic acidParticle (ecology)TitrationGraphiteInorganic chemistryPhenolOrganic chemistryChemical engineeringMaterials scienceNanoparticleNanotechnologyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional groups and their associated charges are responsible for the binding and release of molecules from the surfaces of particles in nanodiamond colloids. In this work, we describe a combined set of experimental and computational techniques that are used to characterize these functional groups quantitatively. The surfaces of the particles examined during this study are amphoteric, as one would expect for surfaces made of carbon, with high concentrations of phenols, pyrones, and sulfonic acid groups; the average 50-nm-diameter nanodiamond aggregate has approximately 22000 phenols, 7000 pyrones, and 9000 sulfonic acids. The aggregates also have at least 2000 fixed positive charges, stabilized within pyrones and/or chromenes. No evidence for a significant concentration of carboxylic acid groups was found, although some are probably present. Hydroxyl and epoxide groups are present on some areas of the surfaces. The surfaces are graphitized, so the presence of phenols and pyrones is not surprising because such groups are common on graphitic surfaces. The sulfonic acid is due to the sulfuric acid treatment used to remove amorphous carbon and graphite during particle cleaning. The fixed charges are also due to the cleaning procedure that includes the use of KMnO 4 with the sulfuric acid. Based on titration and zeta potential experiments, elemental and particle size analyses, and modeling using semiempirical quantum mechanics, a model is proposed for the types and concentrations of surface groups. The modeling shows how functional groups form during the bead milling and cleaning used in the preparation of the colloid. It also shows that the p K a associated with the phenols and pyrones that are formed (p K a = 7.6–10.0) is consistent with that predicted using titration experiments (p K a ≥ 7.3). The positive surface potential means that the latter p K a value is significantly larger than a Henderson–Hasselbalch-based estimate. The model is shown to be useful in explaining a number of recent experiments in which nanodiamonds were used to bind and release therapeutic drug and polymer molecules.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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