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Enregistrement W4414821763 · doi:10.1021/acsami.5c14866

Characterization of the Surface Layer of Micelles: Advanced Investigation by Salt Incorporation

2025· article· en· W4414821763 sur OpenAlexaff
Anna Laguta, Vladimir Farafonov

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSurfactants and Colloidal Systems
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesMinistry of Education and Science of Ukraine
Mots-clésMicelleSurface chargeZeta potentialBilayerPulmonary surfactantDouble layer (biology)NanoreactorSubstrate (aquarium)Layer by layerMyristic acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

, sodium salicylate, and potassium benzoate. Nitrophenol violet and myristic acid were used as probes. Molecular dynamics simulation, laser Doppler electrophoresis, UV-vis spectroscopy, acid-base equilibrium approach, and chemical kinetic method were applied to investigate probe localization, zeta potential, solvatochromism, surface potential, and ion-exchange, respectively. Experimental findings include deceleration of nucleophilic addition, complete deactivation of the kinetic micellar effect, substrate desolubilization upon salt addition, micelle overcharging, deviation from the lyotropic series, and nonindifferent ions affecting cationic and zwitterionic micelles. These results are crucial when charge interactions determine the dynamics of binding, desorption, and fusion. The CTAB-based nanospecies with surface potentials close to zero are of particular interest because of their unique behavior, which resembles that of so-called "living" polymers. Desolubilization of the sample in a salt solution may be relevant when it is necessary to release the substrate from the nanocarrier into the target cells. The charge inversion in medical electrophoresis (purification techniques, crossing membrane barriers) is crucial as initially positively charged particles start migrating toward the anode instead of their natural direction. Moreover, the results offer valuable insights into designing surfactant-functionalized surfaces, including nanotubes enveloped in surfactant bilayers and related nanostructures.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,468

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations0
Publié2025
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