Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
Összesen 1 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM119554
035-os BibID:
(cikkazonosító)100248 (Scopus)85187527272
Első szerző:
Nagy Tibor (vegyész)
Cím:
The triumvirate of effective and rapid synthesis, analysis, and artificial intelligence to explore the structure-property relationship of copolymers / Tibor Nagy, Gergő Róth, Ákos Kuki, Veronika Pardi-Tóth, Dávid Nyul, Zuura Kaldybek Kyzy, Isaac Alexander Iglesias Palacios, Máté Benedek, Lajos Nagy, Miklós Zsuga, Sándor Kéki,
Dátum:
2024
ISSN:
2666-5425
Megjegyzések:
Understanding the structure-property relationship is of paramount importance for tailoring copolymers for specific applications. Poly(N-acryloylmorpholine)-block-poly(N-isopropylacrylamide) (PNAM-b-PNIPAM) diblock copolymers were synthesized by reversible addition?fragmentation chain transfer (RAFT) polymerization with varying Mn and composition, providing the basis for deducing structure-property relationships. The chemical structure of the copolymers was analyzed by mass spectrometry (MS). A novel and efficient mass spectrum processing methodology was developed for the detailed analysis of polymers/copolymers that greatly expands the upper mass limit of the time-of-flight (TOF) analyzers in the linear mode up to 20,000 Da. Our method "makes visible" the mass peaks of the individual copolymer species and their isotopologues providing effective and fast automatized analysis. The self-assembly property of the thermoresponsive PNAM-b-PNIPAM diblocks in aqueous solutions was investigated by dynamic light scattering (DLS) experiments, and quantified by determining the incipient temperature of the phase transition. For rapid evaluation, an artificial neural network (ANN) was created to explore the hidden relationships between the structural information obtained by our novel mass analysis method and the properties as well as to predict the self-assembly behavior of the copolymers.
Tárgyszavak:
Természettudományok
Kémiai tudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Copolymers
Structure-property relation
MALDI-TOF MS
artificial intelligence
Megjelenés:
Giant. - 17 (2024), p. 100248-1002456. -
További szerzők:
Róth Gergő (1994-) (vegyészmérnök)
Kuki Ákos (1966-) (villamosmérnök)
Pardi-Tóth Veronika Csilla (1979-) (kémia tanár)
Nyul Dávid (1993-) (vegyészmérnök)
Kyzy, Zuura Kaldybek
Palacios Isaac Alexander Iglesias
Benedek Máté
Nagy Lajos (1979-) (vegyész)
Zsuga Miklós (1944-) (polimer kémikus)
Kéki Sándor (1964-) (polimer kémikus)
Pályázati támogatás:
GINOP-2.3.3-15-2016-00021
GINOP
FK-132385
OTKA
ÚNKP-22-05-DE-426
Egyéb
BO/00212/20/7
Egyéb
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.