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Enregistrement W4408828455 · doi:10.1021/acsami.4c17794

Ultrashort Peptides as Stabilizing Agents for Colloidal Nanogold

2025· article· en· W4408828455 sur OpenAlexafffund
Juan David Figueroa, Sergio David García Schejtman, Ryan Tu, Marcelo Muñoz, Francisca Salas-Sepúlveda, Horacio Poblete, Marc‐André Langlois, Erik J. Suuronen, Emilio I. Alarcón

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupramolecular Self-Assembly in Materials
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFondo Nacional de Desarrollo Científico y TecnológicoGovernment of OntarioUniversity of Ottawa Heart Institute FoundationUniversity of OttawaCanadian Institutes of Health ResearchMitacsHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMaterials scienceNanotechnologyColloidPeptideCombinatorial chemistryChemical engineeringBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrashort peptides hold immense potential as structural tools for enhancing the colloidal stability of nanomaterials, such as nanogold. However, such applications have been largely unexplored in part due to the inherent complexity in designing, synthesizing, and testing short peptides as colloidal nanoparticle stabilizers. In this work, we use a motif-function-guided process for peptide synthesis and high throughput screening to evaluate the colloidal stability of spherical nanogold solutions and pentapeptides. We have successfully built a library of peptides capable of stabilizing colloidal nanogold at peptide concentrations of ≤1.0 μM. This represents a 50-100-fold reduction in the concentration required for stability compared to other small molecules used as capping agents, which illustrates the potential of using short peptide sequences as colloidal nanogold stabilizers. Our findings could significantly impact the future development of high-affinity surface modifiers for the custom engineering of nanogold by providing a deeper understanding of the complex interactions between nanoparticles and peptides.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,280 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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