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Enregistrement W2330428782 · doi:10.1021/ar2003144

Selective Localization of Preformed Nanoparticles in Morphologically Controllable Block Copolymer Aggregates in Solution

2012· article· en· W2330428782 sur OpenAlexaff
Yiyong Mai, Adi Eisenberg

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBlock Copolymer Self-Assembly
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicelleCopolymerNanoparticleMaterials sciencePolymersomeAmphiphilePolymerContext (archaeology)Self-assemblyVesicleNanotechnologyTemplateNanostructureChemical engineeringSolventAqueous solutionChemistryOrganic chemistryMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of nanodevices currently requires the formation of morphologically controlled or highly ordered arrays of metal, semiconducting, or magnetic nanoparticles. In this context, polymer self-assembly provides a powerful bottom-up approach for constructing these materials. The self-assembly of block copolymers (BCPs) in solution is a facile and popular method for the preparation of aggregates of controllable morphologies, including spherical micelles, cylindrical micelles, vesicles (or polymersomes), thin films, and other complex structures that range from zero to three dimensions. Researchers can generally control the morphology of the aggregates by varying copolymer composition or environmental parameters, including the copolymer concentration, the common solvent, the content of the precipitant, or the presence of additives such as ions, among others. For example, as the content of the hydrophilic block in amphiphilic copolymers decreases, the aggregates formed from the copolymers can change from spherical micelles to cylindrical micelles and to vesicles. The aggregates of various morphologies provide excellent templates for the organization of the nanoparticles. The presence of various domains, such as cores, interfaces, and coronas, in BCP aggregates allows for selective localization of nanoparticles in different regions, which may critically affect the resulting properties and applications of the nanoparticles. For example, the incorporation of quantum dots (QDs) into micelle cores solves many problems encountered in the utilization of QDs in biological environments, including enhancement of water solubility, aggregation prevention, increases in circulation or retention time, and toxicity clearance. Simultaneously it preserves the unique optical performance of QDs compared with those of organic fluorophores, such as size-tunable light emission, improved signal brightness, resistance against photobleaching, and simultaneous excitation of multiple fluorescence colors. Therefore, many studies have focused on the selective localization of nanoparticles in BCP aggregates. This Account describes the selective localization of preformed spherical nanoparticles in different domains of BCP aggregates of controllable morphologies in solution, including spherical micelles, cylindrical micelles, and vesicles. These structures offer many potential applications in biotechnology, biomedicine, catalysis, etc. We also introduce other types of control, including interparticle spacing, particle number density, or aggregate size control. We highlight examples in which the surface coating, volume fraction, or size of the particles was tailored to precisely control incorporation. These examples build on the thermodynamic considerations of particle-polymer interactions, such as hydrophobic interactions, hydrogen bonding, electrostatic interactions, and ligand replacement, among others.

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)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations152
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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