Self-Aggregative Recognition and Extraction of Perfluorooctanesulfonate with Flexible Cationic Water-Soluble Deep Cavitands
Notice bibliographique
Résumé
Cationic water-soluble deep cavitands enable hierarchical assembly-based recognition, optical detection, and extraction of perfluoroalkyl substances (PFAS) in aqueous solution. Recognition of PFAS occurs at the lower rim crown of the cavitand, which triggers self-aggregation of a PFAS-cavitand complex, allowing extraction from water. In addition, when paired with an indicator dye that can be bound in the cavity of the host molecule, the PFAS-cavitand association causes a significant (>20-fold at micromolar [PFAS]) enhancement of dye fluorescence due to conformational rearrangement of the fluxional cavitand AMI, allowing optical detection of PFAS. The cavitands are water-soluble, and the detection and recognition occur in purely aqueous solution. The association is most effective for long-chain sulfonate PFAS, and as such, selective optical detection of perfluorooctanesulfonate is possible, with a LOD = 130 nM in buffered water and 530 nM in real-world samples such as polluted canal water. By pairing the AMI host with multiple dyes in an array-based format, full discrimination of five other PFAS can be achieved at micromolar concentrations via differential sensing. In addition, the aggregation process allows extraction of PFAS from solution, and a 99% reduction of PFOS concentration in water is possible with a single treatment of an equimolar concentration of AMI cavitand. The hierarchical nature of the cavitand recognition system allows both selective, sensitive optical detection and extraction of PFAS from water with a single scaffold.
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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) | 0,000 | 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 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 ».