Infiltration of Proteins in Cholesteric Cellulose Structures
Notice bibliographique
Résumé
Cellulose nanocrystals (CNCs) can spontaneously self-assemble into chiral nematic (cn) structures, similar to natural cholesteric organizations. The latter display highly dissipative fracture propagation mechanisms given their "brick" (particles) and "mortar" (soft matrix) architecture. Unfortunately, CNCs in liquid media have strong supramolecular interactions with most macromolecules, leading to aggregated suspensions. Herein, we describe a method to prepare nanocomposite materials from chiral nematic CNCs (cn-CNCs) with strongly interacting secondary components. Films of cn-CNCs were infiltrated at various loadings with strongly interacting silk proteins and bovine serum albumin. For comparison and to determine the molecular weight range of macromolecules that can infiltrate cn-CNC films, they were also infiltrated with a range of poly(ethylene glycol) polymers that do not interact strongly with CNCs. The extent and impact of infiltration were evaluated by studying the optical reflection properties of the resulting hybrid materials (UV-vis spectroscopy), while fracture dissipation mechanisms were observed via electron microscopy. We propose that infiltration of cn-CNCs enables the introduction of virtually any secondary phase for nanocomposite formation that is otherwise not possible using simple mixing or other conventional approaches.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».