Zonal rotor centrifugation revisited: new horizons in sorting nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Density gradient centrifugation is an effective method for the isolation and purification of small particles. Hollow rotors capable of hosting density gradients replace the need for centrifuge tubes and therefore allow separations at large scales. So far, zonal rotors have been used for biological separations ranging from the purification of whole cells down to serum proteins. We demonstrate that the high-resolution separation method opens up exciting perspectives apart from biology, namely in sorting mixtures of synthetic nanoparticles. Loading and unloading, while the rotor is spinning, avoids perturbations during acceleration and deceleration periods, and thus makes a vital contribution to sorting accuracy. Nowadays one can synthesize nanoscale particles in a wide variety of compositions and shapes. A prominent example for this are "colloidal molecules" or, generally speaking, defined assemblies of nanoparticles that can appear in varying aggregation numbers. Fractionation of such multimodal colloids plays an essential role with regard to their organization into hierarchical organized superstructures such as films, mesocrystals and metamaterials. Zonal rotor centrifugation was found to be a scalable method of getting "colloidal molecules" properly sorted. It allows access to pure fractions of particle monomers, dimers, and trimers, just as well as to fractions that are essentially rich in particle tetramers. Separations were evaluated by differential centrifugal sedimentation, which provides high-resolution size distributions of the collected nanoparticle fractions. The performance achieved in relation to resolution, zone widths, sorting efficiencies and recovery rates clearly demonstrate that zonal rotor centrifugation provides an excellent solution to the fractionation of nanoparticle mixtures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».