Mercaptosilane-Passivated CuInS<sub>2</sub> Quantum Dots for Luminescence Thermometry and Luminescent Labels
Notice bibliographique
Résumé
Bright and nontoxic quantum dots (QDs) are highly desirable in a variety of applications, from solid-state devices to luminescent probes in assays. However, the processability of these species is often curbed by their surface chemistry, which limits their dispersibility in selected solvents. This renders a surface modification step often mandatory to make the QDs compatible with the solvent of interest. Here, we present a new synthetic approach to produce CuInS 2 QDs compatible with organic polar solvents and readily usable for the preparation of composite materials. 3-Mercaptopropyl trimethoxysilane (MPTS) was used simultaneously as solvent, sulfur source, and capping agent for the QD synthesis. The synthesized QDs possessed a maximum photoluminescence quantum yield around 6%, reaching approximately 55% after growing a ZnS shell. The partial condensation of MPTS molecules on the surface of QDs was probed by solid-state nuclear magnetic resonance, whose results were used to interpret the interaction of the QDs with different solvents. To prove the versatility of the developed QDs, imparted by the thiolated silane molecules, we prepared via straightforward procedures two nanocomposites of practical interest: (i) silica nanoparticles decorated with QDs and (ii) an inexpensive polymeric film with embedded QDs. We further demonstrate the potential of this composite film as a luminescence thermometer operational over a broad temperature interval, with relative thermal sensitivity above 1% K –1 in the range of biological interest.
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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) | 0,001 | 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 ».