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Enregistrement W4411707249 · doi:10.1093/pnasnexus/pgaf187

Sensitive multichannel zero-to ultralow-field NMR with atomic magnetometer arrays

2025· article· en· W4411707249 sur OpenAlexaff
B. Andrews, Matthew Lai, Zhen Wang, Norihisa Katô, Michael C. D. Tayler, Emanuel Druga, Ashok Ajoy

Notice bibliographique

RevuePNAS Nexus · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesHamamatsu Photonics K.K.
Mots-clésNuclear magnetic resonance spectroscopyMagnetometerSpectroscopyHomogeneity (statistics)Magnetic fieldNuclear magnetic resonanceThroughputAnalytical Chemistry (journal)Fluorine-19 NMRMagnetMaterials scienceChemistryComputer sciencePhysicsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite its versatility and high chemical specificity, conventional nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy is limited in measurement throughput due to the need for high-homogeneity magnetic fields, necessitating sequential sample analysis, and expensive devices. Here, we propose a multichannel NMR device that addresses these limitations by leveraging the zero-to ultralow-field (ZULF) regime, where simultaneous detection of multiple samples is carried out via an array of compact optically pumped magnetometers (OPMs). A magnetic field is used only for prepolarization, permitting the use of large-bore, high-field, inhomogeneous magnets that can accommodate multiple samples concurrently. Through systematic improvements, we demonstrate sensitive, high-resolution ZULF NMR spectroscopy with sensitivity comparable to benchtop 13C NMR systems. The spectroscopy remains robust without the need for field shimming for periods on the order of weeks. We show the detection of ZULF NMR signals from organic molecules without isotopic enrichment, and demonstrate the parallelized detection of three distinct samples simultaneously as a proof-of-concept, with the ability to scale further to over 100 channels at a cost comparable to traditional liquid state NMR systems. This work sets the stage for using multichannel “NMR camera” devices for inline reaction monitoring, robotic chemistry, quality control, and high-throughput assays.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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