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Enregistrement W2799547137 · doi:10.1039/c8ob00485d

Molecular engineering of logic gate types by module rearrangement in ‘Pourbaix Sensors’: the effect of excited-state electric fields

2018· article· en· W2799547137 sur OpenAlexaff
Jake C. Spiteri, Sergey A. Denisov, Gediminas Jonušauskas, Sylwia Klejna, Konrad Szaciłowski, Nathan D. McClenaghan, David C. Magri

Notice bibliographique

RevueOrganic & Biomolecular Chemistry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeCentre National de la Recherche ScientifiqueMalta Council for Science and Technology
Mots-clésPourbaix diagramLogic gateExcited stateChemistryState (computer science)AND gatePass transistor logicElectronic engineeringOptoelectronicsElectrical engineeringComputer scienceQuantum mechanicsAlgorithmElectronic circuitEngineeringPhysicsElectrodePhysical chemistryElectrochemistryDigital electronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two types of fluorescent logic gates are accessed from two different arrangements of the same modular components, one as an AND logic gate (1) and the other as a PASS 0 logic gate (2). The logic gates were designed with an 'electron-donor-spacer1-fluorophore-spacer2-receptor' format and demonstrated in 1 : 1 (v/v) methanol/water. The molecules consist of ferrocene as the electron donor, 4-aminonaphthalimide as the fluorophore and a tertiary alkylamine as the receptor. In the presence of high H+ and Fe3+ levels, regioisomers 1a and 1b switch 'on' as AND logic gates with fluorescence enhancement ratios of 16-fold and 10-fold, respectively, while regioisomers 2a and 2b are functionally dormant, exhibiting no fluorescence switching. The PASS 0 logic of 2a and 2b results from the transfer of an electron from the excited state fluorophore to the ferrocenium unit under oxidising conditions as predicted by DFT calculations. Time-resolved fluorescence spectroscopy provided lifetimes of 8.3 ns and 8.1 ns for 1a and 1b, respectively. The transient signal recovery rate of 1b is ∼10 ps while that of 2b is considerably longer on the nanosecond timescale. The divergent logic attributes of 1 and 2 highlight the importance of field effects and opens up a new approach for regulating logic-based molecules.

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)0,000
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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