Robust Water-Soluble Gold Nanoparticles via Polymerized Mesoionic <i>N</i>-Heterocyclic Carbene–Gold(I) Complexes
Notice bibliographique
Résumé
Gold nanomaterials have widespread applications across multiple areas of science and technology. Sulfur-containing ligands (thiols and thioethers) have been traditionally used as ligands to protect and functionalize these materials. N-Heterocyclic carbenes (NHCs) have recently emerged as organic alternatives to thiols in stabilizing gold nanoparticles (AuNPs) and flat surfaces. In fact, gold-containing materials decorated with NHCs have been shown to withstand a variety of harsh conditions. However, such materials still suffer from limited stability in the presence of thiols, such as the biologically relevant glutathione, in aqueous media. Here, we report the synthesis and application of polymeric mesoionic NHC–Au(I) complexes as precursors to polyNHC-stabilized AuNPs. Using copper-catalyzed alkyne–azide cycloaddition polymerization of diazide- and dialkyne-containing monomers, we directly install 1,2,3-triazole groups, as precursors to mesoionic carbenes, on the backbone of the resulting polymers. This effectively eliminates the need to presynthesize NHC–Au(I)-containing monomers to access this class of polymers. Using these polymers as the substrate, the resulting robust AuNPs, protected by a catenated network of NHCs, demonstrate exceptional stabilities in aqueous media under various conditions, particularly against high concentrations of glutathione (up to 6 mM) for extended periods of time (up to 10 days). Moreover, the use of the macromolecular substrate, compared to small NHC–Au complexes used thus far yielding relatively small AuNPs (∼5 nm), results in the formation of larger AuNPs (∼12 nm). Such enhanced stabilities in aqueous media together with their larger diameters make these materials promising for potential applications in nanomedicine. To highlight their multifunctionality, we also demonstrate their catalytic activity in the reduction of 4-nitrophenol.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».