Hamaker Constants for Bionano Interactions in Water
Notice bibliographique
Résumé
Bionano complex formation and interaction at the bionano interface are important features to understand in detail, so that a firm relationship between the nanomaterials (NMs) of any size, shape and surface charge and their biological activity in water can be established.The bulk of the NM interacts via the long-range van der Waals interaction, which is a major contribution in the calculation of the adsorption energies of biomolecules in water.Therefore, Hamaker constants are advanced descriptors of the bionano interface.We evaluate the bionano interactions through an atomistic Force Field (FF) approach.For metals we use CHARMM FF parameters [1], and for metal oxides and carbon materials as well as amino acids, lipids and sugars the FFs developed and reported [2].All FF parameters have been applied in molecular dynamics simulations for many properties, including potentials of mean forces.In this work, we present a methodology to estimate Hamaker constants of the bionano interface in water or just the interaction of the NM with itself in water.The long-range dispersion interaction is calculated using the Lorentz-Berthelot rules for and [3], i.e. combining rules that provide the interaction energy between two non-bonded atoms.By summing up all atom-atom interactions to a single parameter, the Hamaker constant between two molecular entities of the same nanoparticle (NP) can be approximated [4] by: 11 = 4 2 ( ) 2 ∑ ≠ ( ( ) 6 ), where is the number density of the NP, is related to the induced dipole interactions between two particles, is the effective radius between
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».