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Enregistrement W3134918397 · doi:10.3390/polysaccharides2010012

A Review on Recent Progress of Glycan-Based Surfactant Micelles as Nanoreactor Systems for Chemical Synthesis Applications

2021· review· en· W3134918397 sur OpenAlexafffund
Bahareh Vafakish, Lee D. Wilson

Notice bibliographique

RevuePolysaccharides · 2021
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSupramolecular Chemistry and Complexes
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNanoreactorGlycanMicellePulmonary surfactantNanotechnologyChemistryBiochemical engineeringMaterials scienceOrganic chemistryNanoparticleEngineeringBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nanoreactor concept and its application as a modality to carry out chemical reactions in confined and compartmentalized structures continues to receive increasing attention. Micelle-based nanoreactors derived from various classes of surfactant demonstrate outstanding potential for chemical synthesis. Polysaccharide (glycan-based) surfactants are an emerging class of biodegradable, non-toxic, and sustainable alternatives over conventional surfactant systems. The unique structure of glycan-based surfactants and their micellar structures provide a nanoenvironment that differs from that of the bulk solution, and supported by chemical reactions with uniquely different reaction rates and mechanisms. In this review, the aggregation of glycan-based surfactants to afford micelles and their utility for the synthesis of selected classes of reactions by the nanoreactor technique is discussed. Glycan-based surfactants are ecofriendly and promising surfactants over conventional synthetic analogues. This contribution aims to highlight recent developments in the field of glycan-based surfactants that are relevant to nanoreactors, along with future opportunities for research. In turn, coverage of research for glycan-based surfactants in nanoreactor assemblies with tailored volume and functionality is anticipated to motivate advanced research for the synthesis of diverse chemical species.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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