Preparation of a surface molecularly imprinted thermo-sensitive polymer for selective trypsin capture
Notice bibliographique
Résumé
Molecularly imprinted polymers (MIPs) are innovative porous materials created through polymerization templating methods for highly selective, sensitive detection and separation of the desired chemical species, known as template molecules. Surface imprinting over nano-sized substrates with special functional groups is an effective approach for improving the mass transfer and rebinding capacity. In this study, we successfully performed surface imprinting using methacrylic acid (MAA) and thermoresponsive N -isopropyl acrylamide (NIPAm) as functional monomers on acrylic-functionalized silica nanoparticles and served as a Trypsin artificial receptor. The resulting Trypsin imprinted polymer exhibited a binding capacity of 1022.44 mg/g, surpassing the non-imprinted polymer’s capacity of 292.41 mg/g within 45 min. Moreover, the imprinting factor, the main influence factor in MIP performance, was 3.5, demonstrating the significant selectivity of the polymeric products. In addition, due to the temperature sensitivity of NIPAm the template removing process was simply done by changing pore size. The silica nanoparticles and the synthesized MIP particles had diameters of approximately 95 nm and 105 nm, respectively, with the polymer layer thickness being around 5 nm. The MIP adsorption model followed the Freundlich isotherm and pseudo-second-order kinetics resulting in efficiencies of 93.0 % and 95.4 %, respectively. The developed Trypsin imprinted polymer was reusable for four consecutive uses,demonstrating both resilience and selectivity towards Trypsin.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».