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Enregistrement W2891359974 · doi:10.1021/acsnano.8b01353

Probing the Growth Kinetics for the Formation of Uniform 1D Block Copolymer Nanoparticles by Living Crystallization-Driven Self-Assembly

2018· article· en· W2891359974 sur OpenAlexaff
Charlotte E. Boott, Erin M. Leitao, Dominic W. Hayward, Romain F. Laine, Pierre Mahou, Gérald Guérin, Mitchell A. Winnik, Robert M. Richardson, Clemens F. Kaminski, George R. Whittell, Ian Manners

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFP7 People: Marie-Curie ActionsH2020 European Research CouncilBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésMaterials scienceMicelleSelf-assemblyCopolymerNanoparticleChemical engineeringAmphiphilePolymerCrystallizationDispersityDynamic light scatteringKineticsPolydimethylsiloxaneMonomerNanotechnologyPolymer chemistryChemistryAqueous solutionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Living crystallization-driven self-assembly (CDSA) is a seeded growth method for crystallizable block copolymers (BCPs) and related amphiphiles in solution and has recently emerged as a highly promising and versatile route to uniform core-shell nanoparticles (micelles) with control of dimensions and architecture. However, the factors that influence the rate of nanoparticle growth have not been systematically studied. Using transmission electron microscopy, small- and wide-angle X-ray scattering, and super-resolution fluorescence microscopy techniques, we have investigated the kinetics of the seeded growth of poly(ferrocenyldimethylsilane)- b-(polydimethylsiloxane) (PFS- b-PDMS), as a model living CDSA system for those employing, for example, crystallizable emissive and biocompatible polymers. By altering various self-assembly parameters including concentration, temperature, solvent, and BCP composition our results have established that the time taken to prepare fiber-like micelles via the living CDSA method can be reduced by decreasing temperature, by employing solvents that are poorer for the crystallizable PFS core-forming block, and by increasing the length of the PFS core-forming block. These results are of general importance for the future optimization of a wide variety of living CDSA systems. Our studies also demonstrate that the growth kinetics for living CDSA do not exhibit the first-order dependence of growth rate on unimer concentration anticipated by analogy with living covalent polymerizations of molecular monomers. This difference may be caused by the combined influence of chain conformational effects of the BCP on addition to the seed termini and chain length dispersity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations78
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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