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Enregistrement W3000711956 · doi:10.1021/jacs.9b10156

Polymer Stereocomplexation as a Scalable Platform for Nanoparticle Assembly

2020· article· en· W3000711956 sur OpenAlexfundno aff
Allison Abdilla, Neil D. Dolinski, Puck de Roos, Jing Ren, Erika van der Woude, Soyoung E. Seo, Manuel Sanchez Zayas, Jimmy Lawrence, Javier Read de Alaniz, Craig J. Hawker

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDivision of Materials ResearchVeskiLouisiana State University
Mots-clésNanomaterialsNanoparticlePolymerNanotechnologyMethyl methacrylateQuantum dotNanoscopic scaleTacticityChemistrySelf-assemblyCopolymerNanostructureNanometreMethacrylateMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DNA-mediated assembly of inorganic particles has demonstrated to be a powerful approach for preparing nanomaterials with a range of interesting optical and electrical properties. Building on this inspiration, we describe a generalizable gram-scale method to assemble nanoparticles through the formation of poly(methyl methacrylate) (PMMA) triple-helices. In this work, alkene-terminated syndiotactic (st-) and isotactic (it-) PMMA polymers were prepared and subsequently functionalized to afford nanoparticle ligands. Nanoparticles with complementary st- and it-PMMA ligands could then be spontaneously assembled upon mixing at room temperature. This process was robust and fully reversible through multiple heating and cooling cycles. The versatility of PMMA stereocomplexation was highlighted by assembling hybrid structures composed of nanoparticles of different compositions (e.g., Au and quantum dots) and shapes (e.g., spheres and rods). These initial demonstrations of nanoparticle self-assembly from inexpensive PMMA-based materials present an attractive alternative to DNA-based nanomaterials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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