Chelating Silicone Dendrons: Trying to Impact Organisms by Disrupting Ions at Interfaces
Notice bibliographique
Résumé
The viability of pathogens at interfaces can be disrupted by the presence of (cationic) charge and chelating groups. We report on the synthesis of silicone dendrimers and linear polymers based on a motif of hexadentate ligands with the ability to capture and deliver metal ions. Mono-, di- or trialkoxysilanes are converted in G1 to analogous vinylsilicones and then, iteratively using the Piers-Rubinsztajn reaction and hydrosilylation, each vinyl group is transformed into a trivinyl cluster at G2. The thiol-ene reaction with cysteamine or 3-mercaptopropionic acid and the trivinyl cluster leads to hexadentate ligands 3 × N-S or 3 × HOOC-S. The compounds were shown to effectively capture a variety of metals ions. Copper ion chelation was pursued in more detail, because of its toxicity. On average, metal ions form chelates with 2.4 of the three ligands in a cluster. Upon chelation, viscous oils are converted to (very) soft elastomers. Most of the ions could be stripped from the elastomers using aqueous EDTA solutions, demonstrating the ability of the silicones to both sequester and deliver ions. However, complete ion removal is not observed; at equilibrium, the silicones remain ionically crosslinked.
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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) | 0,001 | 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 ».