Broadband adiabatic inversion experiments for the measurement of longitudinal relaxation time constants
Notice bibliographique
Résumé
Accurate measurements of longitudinal relaxation time constants (T1) in solid-state nuclear magnetic resonance (SSNMR) experiments are important for the study of molecular-level structure and dynamics. Such measurements are often made under magic-angle spinning conditions; however, there are numerous instances where they must be made on stationary samples, which often give rise to broad powder patterns arising from large anisotropic NMR interactions. In this work, we explore the use of wideband uniform-rate smooth-truncation pulses for the measurement of T1 constants. Two experiments are introduced: (i) BRAIN-CPT1, a modification of the BRAIN-CP (BRoadband Adiabatic-INversion-Cross Polarization) sequence, for broadband CP-based T1 measurements and (ii) WCPMG-IR, a modification of the WURST-CPMG sequence, for direct-excitation (DE) inversion-recovery experiments. A series of T1 constants are measured for spin-1/2 and quadrupolar nuclei with broad powder patterns, such as 119Sn (I = 1/2), 35Cl (I = 3/2), 2H (I = 1), and 195Pt (I = 1/2). High signal-to-noise spectra with uniform patterns can be obtained due to signal enhancements from T2eff-weighted echo trains, and in favorable cases, BRAIN-CPT1 allows for the rapid measurement of T1 in comparison to DE experiments. Protocols for spectral acquisition, processing, and analysis of relaxation data are discussed. In most cases, relaxation behavior can be modeled with either monoexponential or biexponential functions based upon measurements of integrated powder pattern intensity; however, it is also demonstrated that one must interpret such T1 values with caution, as demonstrated by measurements of T1 anisotropy in 119Sn, 2H, and 195Pt NMR spectra.
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 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 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 ».