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Enregistrement W2496127979 · doi:10.1002/ejic.201600606

Multi‐Readout Logic Gate for the Selective Detection of Metal Ions at the Parts Per Billion Level

2016· article· en· W2496127979 sur OpenAlexafffund
Nadia O. Laschuk, Iraklii I. Ebralidze, Denis M. Spasyuk, Olena V. Zenkina

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Inorganic Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMolecular Sensors and Ion Detection
Établissements canadiensUniversity of CalgaryOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésMetal ions in aqueous solutionChemistryLigand (biochemistry)IonMetalStoichiometryMoleculeLogic gateCombinatorial chemistryNanotechnologyInorganic chemistryPhysical chemistryMaterials scienceOrganic chemistryAlgorithmComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical sensors utilizing visual responses for the identification of metal ions require reliable molecular systems able to operate selectively in multicomponent solutions. Herein, we report a water‐soluble terpyridyl‐based ligand that demonstrates effective quantification of parts per billion to parts per million levels of Fe 2+ , Fe 3+ , Zn 2+ , and Ru 3+ . Whereas the Fe 3+ and Ru 3+ ions were found to bind to the ligand to form a monometallic complex, a 2:1 ligand/metal binding stoichiometry was found for the Zn 2+ and Fe 2+ complexes. The corresponding metal‐binding events were directly translated into distinct colorimetric and spectroscopic logic outputs. Applying molecular logic (Boolean logic operations) to describe these binding events, selective discrimination between the ions was demonstrated.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,703

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)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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