Rationalizing the Unexpected Inefficiencies of 3D Porphyrin‐MOFs as Singlet Oxygen Photosensitizers Against <i>Botrytis cinerea</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Porphyrin‐based MOFs (PMOFs) are known to be efficient photocatalysts and singlet oxygen (1O2) photosensitizers (PS) in solution, but their application in agriculture and food protection is practically unknown. In vitro tests on Botrytis cinerea using the renowned PCN‐222 and PCN‐224 reveal modest photo‐antifungal activities at the solid–gas interface when compared to their standalone tetrakis(4‐carboxyphenyl)porphyrin (TCPP) linker. This in‐depth study examines the direct detection of 1O2(g) phosphorescence at the solid–air interface, binding of the PMOFs with the spores of B. cinerea by fluorescence microscopy, fluorescence quenching of the PMOFs by oxygen, and rates of exciton migration evaluated through the singlet‐singlet annihilation process. The conclusion is that a significant proportion of 1O2 is unable to escape the porous materials before deactivation, or does so too late to then be able to reach, and that excitation migration is not efficient enough to generate significant amounts of 1O2 directly at the MOF surface. Given that TCPP is its own interface with the gas phase, it is not hindered by these factors, which explains its higher efficiency under these circumstances.
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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 ».