Characterization of molecularly imprinted and nonimprinted polymer submicron particles specifically tailored for removal of trace 17β‐estradiol in water treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigated the potential use of molecularly imprinted polymer (MIP) submicron particles for the selective removal of trace 17β‐estradiol (E2) in water treatment. Methacrylate‐based MIP submicron particles were synthesized, in a one‐step suspension polymerization procedure, using ethylene glycol dimethacrylate (EGDMA) as the cross‐linker. After template removal, the particles could be used as a smart material for specific binding of E2. The submicron size of MIP particles facilitated uniform dispersion in water for up to 17 days. These particles were meritorious in mass transfer behavior, allowing phase partitioning of E2 molecules in water during a short treatment time. After 1‐mL water samples of different E2 concentrations were treated with 20 mg of MIP particles for 2 min, recovery percentages as high as 97% ± 3% were achieved. The specific binding capacity of these MIP particles was determined to be 15 mg E2/g. Nonimprinted polymer nanoparticles were also evaluated for nonspecific binding of E2, using 0.5 mg in 1 mL of water, to attain 64% ± 3% efficiency in 3 min towards general water treatment. A simple capillary electrophoresis method was successfully developed for the characterization of MIP and NIP particles. Apparently the less negative the electrophoretic mobility, the higher binding efficiency and faster binding kinetics the particles would exhibit with E2 due to less hindered Brownian diffusion. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2010
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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) | 0,000 | 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 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 ».