A <sup>1</sup>H Background-Free 3D Printing Digital Light Processing Resin for Applications in NMR Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy is a powerful analytical technique with a wide range of applications. To support the analysis of diverse and complex samples, various NMR tools and accessories have been created. Three-dimensional (3D) printing is an underutilized production method for NMR hardware, mainly due to the lack of 1 H NMR background-free resins. Here, a photobleached perfluorinated resin was developed for 3D printing of 1 H NMR invisible components. 1 H NMR showed the resin produced no spectral background while solvent exposure tests demonstrated compatibility with all common NMR solvents. To demonstrate NMR applications of the resin, first commercially available accessories were 3D printed, including magnetic susceptibility plugs and coaxial inserts. Finally, novel accessories that open up new biological and environmental applications were demonstrated. This included a multicompartment holder that, when combined with NMR slice selection techniques, allows the simultaneous study of various samples. Furthermore, salt-tolerant inserts were developed that allowed for NMR to be collected even under the most challenging marine conditions, thus expanding NMR’s potential for oceanic research. The effectiveness of the salt-tolerant inserts was demonstrated with the marine organism, Tigriopus californicus. Even in 5 M salt, the full performance of a cryoprobe could be retained using the inserts, whereas using a standard NMR tube, radiofrequency performance was beyond the power handling limits of the probe and 3-fold loss in SNR was seen. In summary, the development and use of “NMR invisible” perfluorinated resins presents an economical, accessible, rapid, and versatile approach for building NMR components allowing new applications and prototyping.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
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 ».