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Enregistrement W4408161585 · doi:10.1002/chem.202500639

Proton Pachinko: Probing Excited‐State Intramolecular Proton Transfer of St. John's Wort‐Derived Fluorescent Photosensitizer Hypericin with Ultrafast Spectroscopy**

2025· article· en· W4408161585 sur OpenAlexaboutno aff
Taylor D. Krueger, Janak Solaris, Cheng Chen, Chong Fang

Notice bibliographique

RevueChemistry - A European Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePhotochemistry and Electron Transfer Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Chemistry
Mots-clésHypericinPhotosensitizerPhotochemistryFluorescenceExcited stateIntramolecular forceProtonSpectroscopyFluorescence spectroscopyChemistryStereochemistryPhysicsOpticsAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hypericin from St. John's wort has been used as a potent photosensitizer, but its working mechanism remains elusive which hinders its rational design for improved functionality. We implement ultrafast spectroscopy and quantum calculations to track the excited‐state dynamics in an intricate hydrogen‐bonding network of hypericin in solution. Using femtosecond transient absorption (fs‐TA), we track excited state intramolecular proton transfer (ESIPT) via a previously unreported blueshift of a long‐wavelength stimulated emission (SE) band with excitation‐dependent dynamics in various solvents, owing to the dominant Q 7,14 tautomer that undergoes bidirectional ESIPT. This finding is corroborated by ground‐state femtosecond stimulated Raman spectroscopy (GS‐FSRS) and density functional theory (DFT) calculations. Moreover, contrasting the neutral and anionic forms of hypericin enables us to reveal an intramolecular charge transfer step underlying ESIPT. We demonstrate UV and visible excitations as an integral platform to provide direct insights into the photophysics and origin for phototoxicity of hypericin. Such mechanistic insights into the excited state of hypericin will power its future development and use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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