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Enregistrement W4214910044 · doi:10.1002/cplu.202200026

Manipulating the Self‐Assembly of Multicomponent Low Molecular Weight Gelators (LMWGs) through Molecular Design

2022· article· en· W4214910044 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueChemPlusChem · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupramolecular Self-Assembly in Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWestern Economic Diversification CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsSimon Fraser University
Mots-clésSelf-assemblyNanotechnologyChemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multicomponent low molecular weight gelators (LMWGs) may self-assemble by co-assembly (CA), social self-sorting (SSS), or narcissistic self-sorting (NSS). Understanding the nuances of the self-assembly processes is important to predict the behavior of multicomponent organogels. Here, we investigate the effect of molecular structure on self-assembly in a series of amino-acid based bicomponent LMWGs that differ in headgroup and alkyl chain length. Packing preference of the organogels was determined using differential scanning calorimetry, nuclear magnetic resonance spectroscopy and small angle X-ray scattering. From 66 bicomponent samples we found 50 CA, 14 SSS and 2 NSS. Furthermore, we performed statistical analysis to investigate the role of hydrophobicity and chain length on the overall pathway of self-assembly for these systems. We found the hydrophobicity of the headgroup strongly affected the assembly preference of the organogel, but alkyl chain length only played a small role.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,229 · 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