Iron detection and remediation with a functionalized porous polymer applied to environmental water samples
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Notice bibliographique
Résumé
Iron is one of the most abundant elements in the environment and in the human body. As an essential nutrient, iron homeostasis is tightly regulated, and iron dysregulation is implicated in numerous pathologies, including neuro-degenerative diseases, atherosclerosis, and diabetes. Endogenous iron pool concentrations are directly linked to iron ion uptake from environmental sources such as drinking water, providing motivation for developing new technologies for assessing iron(ii) and iron(iii) levels in water. However, conventional methods for measuring aqueous iron pools remain laborious and costly and often require sophisticated equipment and/or additional processing steps to remove the iron ions from the original environmental source. We now report a simplified and accurate chemical platform for capturing and quantifying the iron present in aqueous samples through use of a post-synthetically modified porous aromatic framework (PAF). The ether/thioether-functionalized network polymer, PAF-1-ET, exhibits high selectivity for the uptake of iron(ii) and iron(iii) over other physiologically and environmentally relevant metal ions. Mössbauer spectroscopy, XANES, and EXAFS measurements provide evidence to support iron(iii) coordination to oxygen-based ligands within the material. The polymer is further successfully employed to adsorb and remove iron ions from groundwater, including field sources in West Bengal, India. Combined with an 8-hydroxyquinoline colorimetric indicator, PAF-1-ET enables the simple and direct determination of the iron(ii) and iron(iii) ion concentrations in these samples, providing a starting point for the design and use of molecularly-functionalized porous materials for potential dual detection and remediation applications.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
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.
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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 découle