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Enregistrement W2905008900 · doi:10.1039/c8ra08751b

The power of fluorescence excitation–emission matrix (EEM) spectroscopy in the identification and characterization of complex mixtures of fluorescent silver clusters

2018· article· en· W2905008900 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueRSC Advances · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocluster Synthesis and Applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFluorescenceCharacterization (materials science)Complex matrixSpectroscopyChemistryCluster (spacecraft)ExcitationMatrix (chemical analysis)Fluorescence spectroscopyMass spectrometryAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyMaterials scienceChromatographyComputer scienceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silver and gold clusters have received a lot of recent attention for their use in biomedical imaging. However, crude solutions of clusters are often complex mixtures, leading to discrepancies in their identification and characterization; important factors in determining their utility in biological applications. In the present study, silver clusters were separated for analysis using reverse-phase high performance liquid chromatography, which has previously been implemented in the efficient separation of gold clusters. Using fluorescence excitation-emission matrix (EEM) spectroscopy, we have demonstrated that a certain family of glutathione-protected silver clusters, previously thought to be one optically distinct species, is better described as a complex mixture of at least three distinct silver cluster species, each possessing unique optical properties. Based on these findings, EEM spectroscopy can be implemented as a powerful technique for determining the purity of complex mixtures, especially when other techniques, including mass spectrometry, fail to provide adequate characterization of a given material.

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.

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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,274 · 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