Asymmetrical Substitution Manipulates Stacking Modes in 2D Conductive MOF Crystals
Notice bibliographique
Résumé
The stacking modes in two-dimensional conductive metal-organic frameworks (2D c-MOFs) serve as a pivotal design parameter for precisely controlling charge transport pathways, thereby directly regulating carrier mobility and anisotropic transport. Precise control over the stacking modes of atomically precise single-crystal structures of 2D c-MOFs through the bottom-up synthesis remains a major challenge. The reason lies in the dominant role of coordination bonds during 2D c-MOF synthesis, where the weak van der Waals interactions between ligands are often overridden and fail to be expressed in the final MOF architecture. Moreover, most 2D c-MOFs can only be obtained as nanocrystalline powders, making it difficult to obtain precise structural information. Here, we report a new strategy for achieving controllable stacking and enhanced crystallinity in 2D c-MOFs through the asymmetrical electrostatic potential modulation of ligands. By strategically substituting fluorine atoms into the hexahydroxytriphenylene (HHTP) ligands, we modulated the intrinsic charge distribution, enabling the synthesis of two HHTP derivatives with different packing modes. The c-MOF crystals synthesized through this approach exhibit distinct stacking modes and tunable electrical properties. Through the systematic modulation of ligand stacking configurations, this work elucidates fundamental structure-property correlations in 2D c-MOFs, providing a rational design strategy for tailoring 2D c-MOF materials with optimized performance characteristics.
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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 ».