Effect of Excess Ligand on the Reverse Microemulsion Silica Coating of NaLnF<sub>4</sub> Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Silica coating of inorganic nanoparticles (NPs) is widely employed as a means of providing colloidal stability in aqueous media and surface functionality for a variety of applications, particularly in biology. When the NPs are synthesized with a surface coating of an organic surfactant like oleic acid, silica coating is performed by using the reverse microemulsion method. There are many reports in the literature of the successful application of this method to NaYF 4 upconversion NPs (doped with Yb and Er), and we have used this method to coat NaHoF 4 NPs designed as a mass cytometry reagent. This method failed when we attempted to apply it to other NaLnF 4 NPs (Ln = Sm, Eu, Tb). In this report we describe an investigation of the problem and show how it can be overcome. To control size in the synthesis of NaLnF 4 NPs and at the same time maintain size uniformity, it is necessary to adjust the Na/F and F/Ln ratios. Problems with silica coating are associated with substoichiometric F/Ln ratios (F/Ln < 4) that leave Ln oleate salts as a byproduct, often as a phase-separated oily layer that could not be purified from the NPs by precipitation with ethanol and redispersion in hexanes. The nature of the oily byproduct was inferred from a combination of TGA, NMR, and FTIR measurements. We explored five different additional purification procedures, and by adopting the appropriate purification method, NaLnF 4 NPs with a variety of compositions and synthesized using different reaction conditions could be coated with a thin shell of silica.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».