Functional Bioinorganic Hybrids from Enzymes and Luminescent Silicon-Based Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
This study reports the preparation of functional bioinorganic hybrid materials exhibiting catalytic activity and photoluminescent properties arising from the combination of enzymes and freestanding silicon-based nanoparticles. The hybrid materials reported herein have potential applications in biological sensing/imaging and theranostics, as they combine long-lived silicon-based nanoparticle photoluminescence with substrate-specific enzymatic activity. Thermal hydrosilylation of undecenoic acid and alkene-terminated poly(ethylene oxide) with hydride-terminated silicon nanocrystals afforded nanoparticles functionalized with a mixed surface made up of carboxylic acid and poly(ethylene oxide) moieties. These silicon-based nanoparticles were subsequently conjugated with prototypical enzymes through the carbodiimide-mediated amide coupling reaction in order to form bioinorganic hybrids that display solubility and photostability in phosphate buffer, photoluminescence (λ max = 630 nm), and enzymatic activity. They were characterized using Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), transmission electron microscopy (TEM), dynamic light scattering analysis (DLS), photoluminescence spectroscopy, and pertinent enzyme activity assays.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».