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Enregistrement W4411891336 · doi:10.1038/s41467-025-60587-7

Natural nanoparticle complexes at water-water interfaces

2025· article· en· W4411891336 sur OpenAlexafffund
Yi Lu, Long Bai, Mengqi Zhu, Xiyue Liu, Zhiguo Li, Yang Liu, Wei Li, Shouxin Liu, Siqi Huan, Chaoji Chen, Thomas P. Russell, Orlando J. Rojas

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiatoms and Algae Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesOffice of ScienceQilu University of TechnologyChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésNanoparticleNatural (archaeology)NanotechnologyChemical engineeringMaterials scienceGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aqueous two-phase systems (ATPSs) with multifunctional attributes have significant promise as biomimetic materials, but current approaches do not harness their full potential. Here, we show that ATPSs can be stabilized to form microcapsules by the interfacial assembly of chitin nanofibers (ChNF) and rod-like cellulose nanocrystals (CNC). The high structural stability of the ChNF/CNC complexes integrates permeability and transport across the membrane at the liquid/liquid interface. Driven by density and osmotic stress gradients, the microcapsules show switchable motility, including cyclic meniscus-climbing and subsurface transport. These observations demonstrate a self-regulating system with potential for cargo transfer, cell biomimicry, as well as ATPSs-based microreactors and microrobots. Aqueous two-phase systems have potential as biomimetic materials, but often lack stability and are prone to collapse. Here, the authors use interfacial assembly of chitin nanofibres and cellulose nanocrystals to prepare a biobased system with permeability and switchable motility.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,316 · 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.

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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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