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 NaYF4 upconversion NPs (doped with Yb and Er), and we have used this method to coat NaHoF4 NPs designed as a mass cytometry reagent. This method failed when we attempted to apply it to other NaLnF4 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 NaLnF4 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, NaLnF4 NPs with a variety of compositions and synthesized using different reaction conditions could be coated with a thin shell of silica.
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 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 | 0,001 | 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 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 ».