Crystal-chemical and biological controls of trace and minor element incorporation into magnetite nanocrystals
Notice bibliographique
Résumé
Magnetite nanoparticles possess numerous fundamental, biomedical and industrial applications, many of which depend on tuning the magnetic properties. This is often achieved by the incorporation of trace and minor elements into the magnetite lattice. Such incorporation was shown to depend strongly on the magnetite formation pathway (i.e., abiotic vs biological), but the mechanisms controlling element partitioning between magnetite and its surrounding precipitation solution remain to be elucidated. Here, we used a combination of theoretical modelling (lattice and crystal field theories) and experimental evidence (high-resolution inductively coupled plasma mass spectrometry and X-ray absorption spectroscopy) to demonstrate that element incorporation into abiotic magnetite nanoparticles is controlled principally by cation size and valence. Elements from the first series of transition metals (Cr to Zn) constituted exceptions to this finding as their incorporation appeared to be also controlled by the energy levels of their unfilled 3d orbitals, in line with crystal field mechanisms. We then show that element incorporation into biological magnetite nanoparticles produced by magnetotactic bacteria (MTB) cannot be explained by crystal-chemical parameters alone, which points to the biological control exerted by the bacteria over the element transfer between MTB growth medium and the intracellular environment. This screening effect generates biological magnetite with a purer chemical composition than the abiotic materials formed in a solution of similar composition. Our work establishes a theoretical framework for understanding the crystal-chemical and biological controls of trace and minor cation incorporation into magnetite, thereby providing predictive methods to tailor the composition of magnetite nanoparticles for improved control over magnetic properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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) | 0,000 | 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.
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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 ».