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Enregistrement W2955930058 · doi:10.1021/acs.langmuir.9b01810

Mn<sup>2+</sup>-Assisted DNA Oligonucleotide Adsorption on Ti<sub>2</sub>C MXene Nanosheets

2019· article· en· W2955930058 sur OpenAlexafffund
Zhicheng Huang, Biwu Liu, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMXene and MAX Phase Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAdsorptionOligonucleotideChemistryChemical engineeringMaterials scienceDNAPhysical chemistryCrystallographyInorganic chemistryNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a new type of 2D nanomaterial, MXene (transition metal carbide/nitride) nanosheets are already widely used in catalysis, sensing, and energy research. DNA is a popular sensing molecule. Compared to other 2D materials such as graphene oxide, MoS 2, and WS 2, few fundamental studies were carried out on DNA adsorption by MXene. Due to its exfoliation and delamination process, the surface of MXene is abundant in −F, −OH, and −O– groups, rendering the surface negatively charged and repelling DNA. In previous studies, surface modification of MXene was performed to promote DNA adsorption. Herein, Mn 2+ was discovered to promote DNA adsorption on unmodified Ti 2 C MXene. Different from Ca 2+ and Mg 2+, Mn 2+ can inverse the ζ-potential of the Ti 2 C MXene to positive. DNA mainly uses its phosphate backbone for adsorption, while its bases contribute significantly less. In addition, delayed DNA desorption was observed through the addition of inorganic phosphate due to the formation of manganese phosphate to gradually extract Mn 2+ from the DNA/MXene complex. Finally, DNA-induced DNA desorption from the Ti 2 C MXene can hardly distinguish the complementary DNA from a random DNA, which is very different from that for graphene oxide. This difference is likely due to the distinct surface chemistry between the MXene and graphene oxide.

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 enseignants0,002
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)0,0020,001

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.

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations45
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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