The Buffering Activity of Ceria toward Reactive Oxygen Species: A Density Functional Theory Perspective
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Nanocrystalline ceria exhibits nanozymatic activities, which are strongly affected by surface composition and surface Ce 3+ concentration. Here, we use density functional theory to perform a scan of the compositional landscape of the most important {111}, {110}, and {100} ceria nanoparticle surfaces and their buffering activity toward reactive oxygen species (ROS) involved in the superoxide dismutase (SOD) and catalase (CAT) enzymatic mimetic activity of ceria. This study displays that pristine and surface sublayer oxygen-deficient surfaces can perform catalytic activities, whereas surface layer oxygen-deficient surfaces can only perform noncatalytic reactions as the oxygen vacancy is healed by ROS changing surface stoichiometry. Our findings corroborate conventional literature that higher concentrations of Ce 3+ favor SOD, whereas Ce 4+ favors CAT while also highlighting contributions of specific subprocess reactions. {111} surfaces perform best as fully oxidized (CAT) and fully reduced (SOD), while this is not the case for the {110} and {100} surfaces. As we follow plausible reaction mechanisms of SOD and CAT, we depict a complex situation highly dependent on the surface composition, which clearly implies that it is vital to control subprocess reactions for optimal buffering, and the desorption of products is a critical step in all reactions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».