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Enregistrement W2907226752 · doi:10.1002/anie.201812887

Helicoidal Patterning of Nanorods with Polymer Ligands

2019· article· en· W2907226752 sur OpenAlexafffund
Elizabeth Galati, Huachen Tao, Moritz Tebbe, Rija Ansari, Michael Rubinstein, Ekaterina B. Zhulina, Eugenia Kumacheva

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Education and Science of the Russian FederationNational Science FoundationNational Institutes of HealthCystic Fibrosis Foundation
Mots-clésNanorodPolymerMaterials scienceMorphology (biology)NanoparticleNanotechnologyLayer (electronics)Surface (topology)Chemical engineeringComposite materialGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chiral packing of ligands on the surface of nanoparticles (NPs) is of fundamental and practical importance, as it determines how NPs interact with each other and with the molecular world. Herein, for gold nanorods (NRs) capped with end-grafted nonchiral polymer ligands, we show a new mechanism of chiral surface patterning. Under poor solvency conditions, a smooth polymer layer segregates into helicoidally organized surface-pinned micelles (patches). The helicoidal morphology is dictated by the polymer grafting density and the ratio of the polymer ligand length to nanorod radius. Outside this specific parameter space, a range of polymer surface structures was observed, including random, shish-kebab, and hybrid patches, as well as a smooth polymer layer. We characterize polymer surface morphology by theoretical and experimental state diagrams. The helicoidally organized polymer patches on the NR surface can be used as a template for the helicoidal organization of other NPs, masked synthesis on the NR surface, as well as the exploration of new NP self-assembly modes.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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

Citations41
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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