MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2314056098 · doi:10.1021/nn4044589

Rational Design for the Controlled Aggregation of Gold Nanorods <i>via</i> Phospholipid Encapsulation for Enhanced Raman Scattering

2014· article· en· W2314056098 sur OpenAlexaff
Alexander F. Stewart, Anna Lee, Aftab Ahmed, Shell Ip, Eugenia Kumacheva, Gilbert C. Walker

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanorodDispersityRaman scatteringPolymerMaterials scienceRaman spectroscopyChemical engineeringSelf-assemblyNanotechnologyDynamic light scatteringColloidSolubilityMoleculeChemistryNanoparticlePolymer chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study describes a procedure that found a balance between the ability of polymer-stabilized nanorods (NRs) to self-assemble and the creation of narrow gaps to make reproducibly bright surface-enhanced Raman scattering (SERS) nanorod dimers. NRs were end-functionalized with polymers, which enabled end-to-end self-assembly of NR chains and control over inter-rod separation through polymer molecular weight (MW). We found a way to quench the self-assembly, by phospholipid encapsulation, reducing the polydispersity of the aggregates while rendering them water-soluble. This reduction in polydispersity and preferential isolation of short-chain nanorod species is important for maximizing SERS enhancement from nanorod chains. We prepared NR aggregates that exhibit ∼5-50 times greater SERS intensity than isolated rods (and ∼750× greater than bare dye) depending on inter-rod separation, when using Oxazine 725 reporter molecules. Colloidal stability of NR aggregates and temporal stability of the SERS signal in water were observed for 110 days. With enhanced SERS intensity, water solubility, and stability, these NR aggregates are promising optical probes for future biological applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, 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

Citations69
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS NanoMême sujetGold and Silver Nanoparticles Synthesis and ApplicationsTravaux en français237 207