Rapid Acquisition of <sup>14</sup>N Solid‐State NMR Spectra with Broadband Cross Polarization
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen is an element of utmost importance in chemistry, biology and materials science. Of its two NMR-active isotopes, (14)N and (15)N, solid-state NMR (SSNMR) experiments are rarely conducted upon the former, due to its low gyromagnetic ratio (γ) and broad powder patterns arising from first-order quadrupolar interactions. In this work, we propose a methodology for the rapid acquisition of high quality (14)N SSNMR spectra that is easy to implement, and can be used for a variety of nitrogen-containing systems. We demonstrate that it is possible to dramatically enhance (14)N NMR signals in spectra of stationary, polycrystalline samples (i.e., amino acids and active pharmaceutical ingredients) by means of broadband cross polarization (CP) from abundant nuclei (e.g., (1)H). The BRoadband Adiabatic INversion Cross-Polarization (BRAIN-CP) pulse sequence is combined with other elements for efficient acquisition of ultra-wideline SSNMR spectra, including Wideband Uniform-Rate Smooth-Truncation (WURST) pulses for broadband refocusing, Carr-Purcell Meiboom-Gill (CPMG) echo trains for T2-driven S/N enhancement, and frequency-stepped acquisitions. The feasibility of utilizing the BRAIN-CP/WURST-CPMG sequence is tested for (14)N, with special consideration given to (i) spin-locking integer spin nuclei and maintaining adiabatic polarization transfer, and (ii) the effects of broadband polarization transfer on the overlapping satellite transition patterns. The BRAIN-CP experiments are shown to provide increases in signal-to-noise ranging from four to ten times and reductions of experimental times from one to two orders of magnitude compared to analogous experiments where (14)N nuclei are directly excited. Furthermore, patterns acquired with this method are generally more uniform than those acquired with direct excitation methods. We also discuss the proposed method and its potential for probing a variety of chemically distinct nitrogen environments.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».