Probing the Heteroepitaxial Seeded Growth and Self‐Sorting Processes of Segmented Co‐Micelles with Chemically Distinct Crystalline Cores
Notice bibliographique
Résumé
The ability to produce uniform micellar nanoparticles with controlled dimension and spatially controlled functionality is a key challenge in nanoscience. Living crystallization-driven self-assembly (CDSA) of block copolymers (BCP) has emerged as an effective approach to generate uniform size-tunable core-shell micellar nanoparticles; however, most core-shell micelles generated via CDSA consist of a continuous crystalline core from BCPs with the same core-forming block. Herein, we perform insightful studies of heteroepitaxial CDSA process from chemical distinct core-forming poly(ferrocenyldimethylgermane) (PFDMG) and poly(ferrocenyldimethylsilane) (PFDMS) based BCPs to produce segmented block comicelles. The heteroepitaxial growth process produced micelles with kinetically trapped crystalline cores that are thermodynamically less stable than the materials formed via spontaneous nucleation. This was rationalized by determining the previously unknown core lattice of PFDMG micelles, self-assembly experiments, and theoretical lattice energy calculations, providing an insight into the energetic penalty associated with heteroepitaxial growth. These methods for determining the theoretical core lattice energies in these BCP systems could provide a way to screen BCP candidates that can undergo heteroepitaxial growth. Furthermore, by using our newfound understanding of these micelle systems, we achieved the formation of micelles with crystalline cores that undergo self-sorting, driven by self-seeding from fragmented triblock comicellar structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».