Quantification of Surface Ligands on NaYF<sub>4</sub> Nanoparticles by Three Independent Analytical Techniques
Notice bibliographique
Résumé
There have been important advances in characterizing the surface coverage of ligands on colloidal inorganic nanoparticles (NPs), but our knowledge of ligand coverage on lanthanide NPs is much more limited. The as-synthesized NPs are often coated with hydrophobic ligands that need to be replaced with hydrophilic ligands such as poly(ethylene glycol) (PEG) for biomedical applications. The two challenges in terms of characterizing ligand coverage on NPs are first to show that different analytical methods give consistent results and second to show how the sample preparation protocol affects ligand density. Here, we report a quantitative study of the native oleate content of as-synthesized NaYF 4 and NaTbF 4 NPs, as well as the surface coverage after ligand exchange with three methoxyPEG-monophosphates with M n = 750, 2000, and 5000 Da. For NaYF 4, we obtained consistent results for both oleates and PEGs by three independent methods (TGA, 1 H NMR, and ICP-AES). The oleate coverage was very sensitive to the sample isolation/purification protocol, with a high surface coverage (5.5 to 8 nm –2 ) for ethanol/hexane sedimentation/redispersion but only 2 nm –2 if THF was used in place of hexanes. The surface coverages PEG750 (∼1.1 nm –2 ), PEG2000 (∼1.7 nm –2 ), and PEG5000 (∼0.2 nm –2 ) suggest that corona repulsion limits the number of PEG5000 molecules that can graft to the surface. For NaTbF 4 NPs, we compared the surface coverage of PEG2000-monophosphate with a PEG2000-tetraphosphonate ligand shown to provide enhanced colloidal stability in PBS buffer. We found the surprising result that the footprints of these ligands were comparable, suggesting that there was insufficient room for all four phosphonate groups of the tetradentate ligand to bind simultaneously to the NP surface.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».