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Enregistrement W2092547555 · doi:10.1021/jp4073729

Facile and Mild Strategy Toward Biopolymer-Coated Boron Nitride Nanotubes via a Glycine-Assisted Interfacial Process

2013· article· en· W2092547555 sur OpenAlexaff
Yiu‐Ting R. Lau, Maho Yamaguchi, Xia Li, Yoshio Bando, Dmitri Golberg, Françoise M. Winnik

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute for Materials Science
Mots-clésBiopolymerPolymerChemical engineeringMaterials scienceBoron nitrideAqueous solutionAdsorptionSolventIonic bondingChitosanChemistryNanotechnologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a simple way to obtain polymer-coated multiwalled boron nitride nanotubes (BNNTs) conducted under mild conditions compatible with fragile biopolymers. The approach converts aggregated pristine BNNTs into colloidally stable dispersions in water without requiring treatment at high temperature or in strongly oxidative conditions. The method relies on our experimental observation that glycine (NH 2 –CH 2 –COOH, Gly) interacts with BNNTs, in accordance with theoretical calculations. The role of glycine in this process is 2-fold: the Gly amine group binds to the B-sites of BNNTs, while the Gly carboxylic acid function provides ionic anchoring sites for interactions with polyelectrolytes. The formation of Gly-BNNTs proved to be essential, since they readily disperse in water as disentangled objects and spontaneously adsorb polycations, such as chitosan (CH), polyanions, such as hyaluronan (HA), and polyzwitterionic polymers, such as chitosan-phosphorylcholine (CH-PC). Treatment of aqueous dispersions of coarsely coated BNNTs with an immiscible solvent (hexane) resulted in the complete coverage of the BNNT surfaces via oil/water interfacial assembly. This work provides a rapid, mild, and scalable route to water-dispersible biofunctional BNNTs that may serve as drug delivery vehicles or scaffolds in tissue engineering.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations25
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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