Effect of Viscosity on Long-Range Polymer Chain Dynamics in Solution Studied with a Fluorescence Blob Model
Notice bibliographique
Résumé
Fluorescence dynamic quenching experiments were conducted on three series of pyrene-labeled polystyrenes in nine organic solvents to evaluate the effect that viscosity has on their long-range polymer chain dynamics (LRPCD). Two series of polystyrenes were randomly labeled with the chromophore pyrene by either a short and rigid amide linker for the CoA-PS series or a long and flexible ether linker for the CoE-PS series. The third series was obtained by end-labeling five monodisperse polystyrenes with pyrene. The monomer and excimer fluorescence decays of all pyrene-labeled polymers were acquired and analyzed with the fluorescence blob model (FBM) for the randomly labeled polymers and the Birks’ scheme for the end-labeled polymers. The FBM analysis yielded the rate of excimer formation inside a blob, k blob, and the size of a blob, N blob . Birks’ scheme analysis yielded the rate of end-to-end cyclization, k cy, for a polystyrene chain length equal to N . After normalization, the products k blob × N blob for the randomly labeled polystyrenes and k cy × N for the end-labeled polystyrenes were found to yield identical trends, confirming that any pyrene-labeled polystyrene construct reports the same information on the LRPCD of the polystyrene backbone. The products k blob × N blob and k cy × N increased linearly with the inverse of viscosity, η −1, for η < 1 mPa·s as expected for a diffusion-controlled process. However, the trends obtained with k blob × N blob and k cy × N did not pass through the origin when η −1 → 0, suggesting that excimer formation is more efficient than expected in high-viscosity solvents. N blob was found to decrease with increasing viscosity. k blob did not change much with viscosity in all but the most viscous solvent. The product η × k blob was found to scale as ( N blob ) −1.73, where the exponent of −1.73 agrees with that expected from Flory’s theoretical predictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».