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Enregistrement W4402433543 · doi:10.1021/acs.jpclett.4c02227

Chemoexcited Formation and Radiationless Decay Dynamics of Firefly Chromophore

2024· article· en· W4402433543 sur OpenAlexaff
Maryam Farmani, Seunghoon Lee, Tao Zeng, Cheol Ho Choi

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquebioluminescence and chemiluminescence research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South Korea
Mots-clésTime-dependent density functional theoryChromophoreFirefly protocolDynamics (music)Density functional theoryChemistryPhysicsComputational chemistryPhotochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multistate nonadiabatic dynamics combined with Mixed-Reference Spin-Flip Time-Dependent Density Functional Theory (MRSF-TDDFT) were performed to investigate the chemoexcitation dynamics of firefly dioxetanone (FDO – in S 0 ) to oxyluciferin (OxyLH – in S 1 ) and its subsequent decay dynamics. The formation of oxyluciferin occurs within approximately 100 fs and is primarily controlled by oscillatory CO 2 decarboxylation. Unexpected radiationless decay from oxyluciferin was also observed, facilitated by intramolecular rotation. Simulations under three thermal conditions reveal that higher initial thermal energy not only enhances the formation of oxyluciferin but also increases radiationless decay by surpassing barriers to the ground state. Conversely, lower thermal energy conditions reduce oxyluciferin formation but suppress radiationless decay. These findings suggest that optimal conditions for higher chemiluminescence quantum yield involve initial high thermal energy to accelerate CO 2 decarboxylation and gradual thermal dissipation to prevent intramolecular rotation of oxyluciferin. This approach could enhance the chemiluminescence quantum yield beyond the current limit of 40%, offering significant potential for applications in biological imaging and analytical chemistry.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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