Thermal Properties of Lipid Bilayers Determined Using Upconversion Nanothermometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Luminescent nanomaterials have shown promise for thermal sensing in bio‐applications, yet little is known of the role of organic coatings such as supported lipid bilayers on the thermal conductivity between the nanomaterial and its environment. Additionally, since the supported lipid bilayer mimics the cell membrane, its thermal properties are fundamentally important to understand the spatial variations of temperature and heat transfer across membranes. Herein, a new approach is described that enables direct measurement of these thermal properties using a LiYF4:Er3+/Yb3+ upconverting nanoparticle encapsulated within a conformal supported lipid bilayer and dispersed in water as a temperature probe yielding the temperature gradient across the bilayer. The thermal conductivity of the lipid bilayer is measured as a function of the temperature, being 0.20 ± 0.02 W m−1 K−1 at 300 K. For the uncapped nanoparticles dispersed in water, the temperature dependence of the thermal conductivity is also measured in the 300–314 K range as [0.63–0.69] ± 0.11 W m−1 K−1. Using a lumped elements model, the directional heat transfer is calculated at each of the system interfaces, namely, nanoparticle–bilayer and bilayer–nanofluid, opening a new avenue to understand the membrane biophysical properties as well as the thermal properties of organic and polymer coatings.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».