NMR Investigations of Host–Guest Interactions in MOFs and COFs
Notice bibliographique
Résumé
Host–guest interactions in porous metal–organic frameworks (MOFs) and covalent-organic frameworks (COFs) play a key role in enhancing the performance of these materials for practical applications; however, it is often very challenging to investigate these interactions at the molecular level. In recent years, many solid-state NMR (SSNMR) approaches, including in situ variable temperature (VT), 2D correlation, and pulsed field gradient (PFG) experiments, have offered unique insights into the local structure and dynamics of adsorbed guest molecules in MOFs and COFs. Recent SSNMR studies of MOFs and COFs containing guest molecules are summarized in this chapter. These reports encompass a variety of gaseous and liquid guests such as hydrogen, carbon dioxide, water, and methanol. We also highlight studies involving larger guest molecules, drugs, and biomolecules. It is apparent that SSNMR spectroscopy can provide a wealth of data pertaining to host–guest interactions in these materials; the information available commonly includes the number and location of guest adsorption sites, guest binding strengths, guest dynamics and diffusion rates, and guest-induced structural changes in the host. The studies discussed in this chapter illustrate how SSNMR spectroscopy serves as a powerful tool to probe host–guest interactions in MOFs/COFs, especially given the variety of potential target nuclei and the numerous experimental strategies that are available.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».