Energy Level Engineering in Gold Nanoclusters for Exceptionally Bright NIR Electrochemiluminescence at a Low Trigger Potential
Notice bibliographique
Résumé
Electrochemiluminescence (ECL) is a widely used light output mechanism from electrochemical excitation. Understanding the intrinsic essence for ideal ECL generation remains a fundamental challenge. Here, based on the molecular orbital theory, we reported an energy level engineering strategy to regulate the ECL performance by using ligand-protected gold nanoclusters (AuNCs) as luminophores and N, N -diisopropylethylamine (DIPEA) as a coreactant. The energy level matching between the AuNCs and DIPEA effectively promoted their electron transfer reactions, thus improving the excitation efficiency and reducing the trigger potential. Simultaneously, the narrow band gap of the AuNCs further enabled enhanced emission efficiency. Using the energy level engineering theory developed here, a dual-enhanced strategy was proposed, and β-CD-AuNCs were designed to further verify this mechanism. The β-CD-AuNCs/DIPEA system resulted in highly stable near-infrared ECL with an unprecedented ECL efficiency (145-fold higher than that of the classic Ru(bpy) 3 2+ /tetra- n -butylammonium perchlorate system) and a low trigger potential of 0.48 V. A visual NIR-ECL based on this ECL system was successfully realized by an infrared camera. This work provides an original mechanistic understanding for designing efficient ECL systems, which promises to be a harbinger for broad applicability of this strategy for other ECL systems and ECL sensing platforms.
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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 | 0,000 | 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.
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 ».