Evaluation of Nanoparticle–Ligand Distributions To Determine Nanoparticle Concentration
Notice bibliographique
Résumé
The concentration of nanoparticles in solution is an important, yet challenging, parameter to quantify. In this work, a facile strategy for the determination of nanoparticle concentration is presented. The method relies on the quantitative analysis of the inherent distribution of nanoparticle-ligand conjugates that are generated when nanoparticles are functionalized with ligands. Validation of the method was accomplished by applying it to gold nanoparticles and semiconductor nanoparticles (CdSe/ZnS; core/shell). Poly(ethylene glycol) based ligands, with functional groups that quantitatively react with the nanoparticles, were incubated with the nanoparticles at varying equivalences. Agarose gel electrophoresis was subsequently used to separate and quantify the nanoparticle-ligand conjugates of varying valences. The distribution in the nanoparticle-ligand conjugates agreed well with that predicted by the Poisson model. A protocol was then developed, where a series of only eight different ligand amounts could provide an estimate of the nanoparticle concentration that spans 3 orders of magnitude (1 μM to 1 mM). For the gold nanoparticles and semiconductor nanoparticles, the measured concentrations were found to deviate by only 7% and 2%, respectively, from those determined by UV-vis spectroscopy. The precision of the assay was evaluated, resulting in a coefficient of variation of 5-7%. Finally, the protocol was used to determine the extinction coefficient of alloyed semiconductor nanoparticles (CdSxSe1-x/ZnS), for which a reliable estimate is currently unavailable, of three different emission wavelengths (525, 575, and 630 nm). The extinction coefficient of the nanoparticles of all emission wavelengths was similar and was found to be 2.1 × 10(5) M(-1)cm(-1).
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».