Dynamic Nuclear Polarization-enhanced NMR and Its Applications for the Structural Investigation of MOFs and COFs
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic nuclear polarization (DNP) is a cutting-edge technique designed to enhance NMR signal intensities and overcome the intrinsically low sensitivity of NMR spectroscopy. The DNP transfer of spin polarization from unpaired electrons to the surrounding nuclei results in signal enhancement by two to three orders of magnitude. In this chapter, we first provide an introduction to DNP, and then focus on the applications of DNP-enhanced NMR for structural characterization of metal–organic frameworks (MOFs) and covalent organic frameworks (COFs). The tremendous sensitivity improvements provided by DNP, along with the advent of high magnetic fields and NMR probes capable of fast and ultra-fast magic angle spinning (MAS) rates, now allow researchers to answer various questions regarding MOFs and COFs that cannot be addressed by conventional solid-state NMR spectroscopy or other characterization techniques. With the aid of DNP, very challenging NMR experiments have been proven to be feasible; DNP has been used to perform typically insensitive 27Al–13C 2D experiments, obtain ultra-wideline 195Pt NMR spectra over 10 000 ppm in breadth, and acquire high-resolution quadrupolar-broadened 17O NMR spectra, among other applications. Furthermore, MOFs and COFs can also act as a matrix for polarizing agents, permitting the homogeneous distribution of radicals and offering promise for further DNP enhancement of framework and guest NMR signals. The current body of published work regarding DNP of MOFs and COFs shows tremendous promise in this experimental avenue and clearly indicates that this will be an active field of research in the years to come.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».