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Enregistrement W2109723261 · doi:10.1002/chem.201302726

A New Chiral Binaphthalene‐Based Fluorescence Polymer Sensor for the Highly Enantioselective Recognition of Phenylalaninol

2013· article· en· W2109723261 sur OpenAlexaff
Wei Guo, Shuwei Zhang, Chunhui Dai, Yiwu Quan, Yixiang Cheng, Chengjian Zhu

Notice bibliographique

RevueChemistry - A European Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAxial and Atropisomeric Chirality Synthesis
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEnantioselective synthesisFluorescenceEnantiomerPolymerPolymerizationBenzaldehydeNaked eyeSchiff baseChemistryPhotochemistryDiamineMaterials scienceCombinatorial chemistryPolymer chemistryStereochemistryOrganic chemistryCatalysisOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new (S)-binaphthalene-based polymer (P-1) was synthesized by the polymerization of 5,5'-((2,5-dibutoxy-1,4-phenylene)bis(ethyne-2,1-diyl))bis(2-hydroxy-3-(piperidin-1-ylmethyl) benzaldehyde (M-1) with (S)-2,2'-dimethoxy-(1,1'-binaphthalene)-3,3'-diamine (M-2) through the formation of a Schiff base; the corresponding chiral polymer (P-2) could be obtained by the reduction of polymer P-1 with NaBH4 . Chiral polymer P-1 exhibited a remarkable "turn-on" fluorescence-enhancement response towards (D)-phenylalaninol and excellent enantioselective recognition behavior with enantiomeric fluorescence difference ratios (ef) as high as 8.99. More importantly, chiral polymer P-1 displays a bright blue fluorescence color change upon the addition of (D)-phenylalaninol under a commercially available UV lamp, which can be clearly observed by the naked eye. On the contrary, chiral polymer P-2 showed weaker enantioselective fluorescence ability towards the enantiomers of phenylalaninol.

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 seuil0,004

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations37
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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