Broadband adiabatic inversion cross‐polarization to integer‐spin nuclei with application to deuterium NMR
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solid‐state NMR (SSNMR) spectroscopy of integer‐spin quadrupolar nuclei is important for the molecular‐level characterization of a variety of materials and biological solids; of the integer spins, 2 H ( S = 1) is by far the most widely studied, due to its usefulness in probing dynamical motions. SSNMR spectra of integer‐spin nuclei often feature very broad powder patterns that arise largely from the effects of the first‐order quadrupolar interaction; as such, the acquisition of high‐quality spectra continues to remain a challenge. The broadband adiabatic inversion cross‐polarization (BRAIN‐CP) pulse sequence, which is capable of cross‐polarization (CP) enhancement over large bandwidths, has found success for the acquisition of SSNMR spectra of integer‐spin nuclei, including 14 N ( S = 1), especially when coupled with Carr–Purcell/Meiboom–Gill pulse sequences featuring frequency‐swept WURST pulses (WURST‐CPMG) for T 2 ‐based signal enhancement. However, to date, there has not been a systematic investigation of the spin dynamics underlying BRAIN‐CP, nor any concrete theoretical models to aid in its parameterization for applications to integer‐spin nuclei. In addition, the BRAIN‐CP/WURST‐CPMG scheme has not been demonstrated for generalized application to wideline or ultra‐wideline (UW) 2 H SSNMR. Herein, we provide a theoretical description of the BRAIN‐CP pulse sequence for spin‐1/2 → spin‐1 CP under static conditions, featuring a set of analytical equations describing Hartmann–Hahn matching conditions and numerical simulations that elucidate a CP mechanism involving polarization transfer, coherence exchange, and adiabatic inversion. Several experimental examples are presented for comparison with theoretical models and previously developed integer‐spin CP methods, demonstrating rapid acquisition of 2 H NMR spectra from efficient broadband CP.
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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 | 0,001 |
| 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 ».