One‐Step Nanoextraction and Ultrafast Microanalysis Based on Nanodroplet Formation in an Evaporating Ternary Liquid Microfilm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Preconcentration is key for detection from an extremely low concentration solution, but requires separation steps from a large volume of samples using extracting solvents. Here, a simple approach is presented for ultrafast and sensitive microanalysis from a tiny volume of aqueous solutions. In this approach, liquid–liquid nanoextraction in an evaporating thin liquid film on a spinning substrate is coupled with quantitative analysis in one step. The approach is exemplified using a liquid mixture comprising a target compound to be analyzed in water, mixed with extractant oil and co‐solvent ethanol. With rapid evaporation of ethanol, nanodroplets of oil form spontaneously in the film. The compounds are highly concentrated by liquid evaporation and meanwhile extracted to nanodroplets. A detection limit of nanomolar to picomolar is demonstrated for fluorescent model compounds in only ≈5 µL of solution with the entire process taking ≈10 s. The combination of nanoextraction and infrared microscopy also enables simultaneous chemical identification. The dynamics of thin film evaporation are revealed using fast imaging. The principle behind this approach is general, providing a powerful technique for fast and sensitive chemical analysis of a vast library of compounds for environment monitoring, national security, early diagnosis, and many other 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) | 0,000 | 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 découle