Combining Diffusion NMR and Small-Angle Neutron Scattering Enables Precise Measurements of Polymer Chain Compression in a Crowded Environment
Notice bibliographique
Résumé
The effect of particles on the behavior of polymers in solution is important in a number of important phenomena such as the effect of "crowding" proteins in cells, colloid-polymer mixtures, and nanoparticle "fillers" in polymer solutions and melts. In this Letter, we study the effect of spherical inert nanoparticles (which we refer to as "crowders") on the diffusion coefficient and radius of gyration of polymers in solution using pulsed-field-gradient NMR and small-angle neutron scattering (SANS), respectively. The diffusion coefficients exhibit a plateau below a characteristic polymer concentration, which we identify as the overlap threshold concentration c^{⋆}. Above c^{⋆}, in a crossover region between the dilute and semidilute regimes, the (long-time) self-diffusion coefficients are found, universally, to decrease exponentially with polymer concentration at all crowder packing fractions, consistent with a structural basis for the long-time dynamics. The radius of gyration obtained from SANS in the crossover regime changes linearly with an increase in polymer concentration, and must be extrapolated to c^{⋆} in order to obtain the radius of gyration of an individual polymer chain. When the polymer radius of gyration and crowder size are comparable, the polymer size is very weakly affected by the presence of crowders, consistent with recent computer simulations. There is significant chain compression, however, when the crowder size is much smaller than the polymer radius gyration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».