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Enregistrement W4414352439 · doi:10.1021/acs.jafc.5c04550

Kinetic-Controlled Synthesis of Walnut-like Core–Shell Magnetic Mesoporous Silica Microspheres for Enhanced Enzyme Loading and Biocatalytic Performance

2025· article· en· W4414352439 sur OpenAlexaff
Zhonglin He, Yuqi Fan, Rongju Zhou, Baozhu Zhao, Xingxing Ding, Jin Mao, Jie Shi

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Science Foundation of Anhui ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMesoporous materialNanocarriersLipaseMesoporous silicaPhytosterolSubstrate (aquarium)Immobilized enzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnetic mesoporous materials, integrating magnetic nanoparticles and mesoporous structures, have great potential in biomedicine, catalysis, and the environment. This study develops a novel core–shell nanocarrier (CS-WMM: magnetic core-flower-like MnO 2 mesoporous layer-silica shell) for efficient lipase immobilization and enhanced phytosterol esters synthesis. Via a surfactant-free kinetic-controlled interfacial assembly, walnut-like dual-mesoporous microspheres (inner flower-like MnO 2, outer mesoporous SiO 2: 4.8 nm pore, 158.61 m 2 /g surface) are constructed, enabling a high enzyme loading (210 mg g – 1 ) and improved substrate diffusion. Compared with Fe 3 O 4 @MnO 2, CS-WMM achieves 78.33% esterification conversion and retains 55.03% activity after 7 cycles via dual-mesoporous synergy. This work provides a novel material design strategy with high loading capacity and structural stability for hydrophobic substrate-driven biocatalytic systems, which holds potential applications in food lipid processing, biopharmaceuticals, and other fields.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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