Adsorption of Phosphate and Polyphosphate on Nanoceria Probed by DNA Oligonucleotides
Notice bibliographique
Résumé
Phosphate-containing molecules exist in many forms in biology and the environment, and their interaction with metal oxides is an important aspect of their chemistry and biochemistry. In this work, phosphates with different degrees of polymerization (e.g., orthophosphate, pyrophosphate (PPi), sodium triphosphate (STPP), sodium trimetaphosphate (STMP), and polyphosphate with 25 phosphate units) and phosphates with one or two capping groups were studied. CeO 2 nanoparticles (nanoceria) were used as a model metal oxide. DNA is also a polyphosphate, and a fluorescently labeled DNA oligonucleotide was mixed with nanoceria. These phosphate species were individually added to displace the adsorbed DNA. Longer phosphate chains were more efficient when each molecule was used at the same molar concentration, whereas PPi and STPP were most efficient at the same total phosphorus atom concentration. By capping the phosphate with organic groups, the affinity was significantly decreased. Isothermal titration calorimetry (ITC) was also performed to quantitatively measure thermodynamic parameters. Although STMP was very slow at displacing DNA, it was still adsorbed very strongly by nanoceria from ITC, indicating kinetic effects likely due to its ring structure. This observation allowed us to use the DNA as a probe to study the hydrolysis of STMP to form STPP. In summary, this study provides a systematic understanding of phosphate species interacting with metal oxides, and interestingly, it demonstrates an analytical application as well.
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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 ».