$CO_2$ adsorption on mineral sorbents has a potential to sequester $CO_2$. This study used a density functional theory (DFT) study of $CO_2$ adsorption on barium oxide (BaO) in the presence of $H_2O$ to determine the role of $H_2O$ on the $CO_2$ adsorption properties on the ($2{\times}2$; $11.05\;{\AA}{\times}11.05\;{\AA}$) BaO (100) surface because BaO shows a high reactivity for $CO_2$ adsorption and the gas mixture of power plants generally contains $CO_2$ and $H_2O$. We investigated the adsorption properties (e.g., adsorption energies and geometries) of a single $CO_2$ molecule, a single $H_2O$ molecule on the surface to achieve molecular structures and molecular reaction mechanisms. In order to evaluate the coordinative effect of $H_2O$ molecules, this study also carried out the adsorption of a pair of $H_2O$ molecules, which was strongly bounded to neighboring (-1.91 eV) oxygen sites and distant sites (-1.86 eV), and two molecules ($CO_2$ and $H_2O$), which were also firmly bounded to neighboring sites (-2.32 eV) and distant sites (-2.23 eV). The quantum mechanical calculations show that $H_2O$ molecule does not influence on the chemisorption of $CO_2$ on the BaO surface, producing a stable carbonate due to the strong interaction between the $CO_2$ molecule and the BaO surface, resulting from the high charge transfer (-0.76 e).
For the design of real applicable molecular devices, current-voltage properties through molecular nanostructures such as metal-molecule-metal junctions (molecular junctions) have been studied extensively. In thiolate monolayers on the gold electrode, the chemical bonding of sulfur to gold and the van der Waals interactions between the alkyl chains of neighboring molecules are important factors in the formation of well-defined monolayers and in the control of the electron transport rate. Charge transport through the molecular junctions depends significantly on the energy levels of molecules relative to the Fermi levels of the contacts and the electronic structure of the molecule. It is important to understand the interfacial electron transport in accordance with the increased film thickness of alkyl chains that are known as an insulating layer, but are required for molecular device fabrication. Thiol-tethered RuII terpyridine complexes were synthesized for a voltage-driven molecular switch and used to understand the switch-on mechanism of the molecular switches of single metal complexes in the solid-state molecular junction in a vacuum. Electrochemical voltammetry and current-voltage (I-V) characteristics are measured to elucidate electron transport processes in the bistable conducting states of single molecular junctions of a molecular switch, Ru(II) terpyridine complexes. (1) On the basis of the Ru-centered electrochemical reaction data, the electron transport rate increases in the mixed self-assembled monolayer (SAM) of Ru(II) terpyridine complexes, indicating strong electronic coupling between the redox center and the substrate, along the molecules. (2) In a low-conducting state before switch-on, I-V characteristics are fitted to a direct tunneling model, and the estimated tunneling decay constant across the Ru(II) terpyridine complex is found to be smaller than that of alkanethiol. (3) The threshold voltages for the switch-on from low- to high-conducting states are identical, corresponding to the electron affinity of the molecules. (4) A high-conducting state after switch-on remains in the reverse voltage sweep, and a linear relationship of the current to the voltage is obtained. These results reveal electron transport paths via the redox centers of the Ru(II) terpyridine complexes, a molecular switch.
We have utilized neural network (NN) studies to predict impact sensitivities of various types of explosive molecules. Two hundreds and thirty four explosive molecules have been taken from a single database, and thirty nine molecular descriptors were computed for each explosive molecule. Optimization of NN architecture has been carried out by examining seven different sets of molecular descriptors and varying the number of hidden neurons. For the optimized NN architecture, we have utilized 17 molecular descriptors which were composed of compositional and topological descriptors in an input layer, and 2 hidden neurons in a hidden layer.
Water adsorption on Si(001)-c($4{\times}2$) surface is investigated at low temperature by using scanning tunneling microscope (STM) and ab initio pseudopotential calculations. $H_2O$ configurations of single and cluster of two molecules reveal "Y", "X" and "W" depressions as footprints on the surface. Atomic structures of $H_2O$ molecules, which are dissociatively adsorbed on the Si(001)-c($4{\times}2$) surface, are studied with simulated and STM images of the filled states. The generation processes of the growth configurations are systematically considered with elapsed time.
The CO molecules adsorbed on Ni(111) surface is studied in the cluster approximation employing EH method with self-consistent charge iteration. The effect of CO coverage is simulated by allowing the variation of valence state ionization potentials of each Ni atom in model cluster according to the self-consistent charge iteration method. The CO coverage dependent C-O stretching frequency shift, adsorption site conversion, and metal work function change are attributed to the charge transfer between metal surface and adsorbate. For CO/Ni(111) system, net charge transfer from Ni surface to chemisorbed CO molecules makes surface Ni atoms be more positive with increasing coverage, and lowers Ni surface valence band. This leads to a weaker interaction between metal surface valence band and Co $2{\pi}^{\ast}$ MO, less charge transfer to a single CO molecule, and the bule shift of C-O stretching frequency. Further increase of coverage induces the conversion of 3-fold site CO to lower coordination site CO as well as the blue shift of C-O stretching frequency. This whole process is accompanied by the continuous increase of metal work function.
Recent technical advances have enabled unbiased transcriptomic and epigenetic analysis of each cell, known as "single-cell analysis". Single-cell analysis has a variety of technical approaches to investigate the state of each cell, including mRNA levels (transcriptome), the immune repertoire (immune repertoire analysis), cell surface proteins (surface proteome analysis), chromatin accessibility (epigenome), and accordance with genome variants (eQTLs; expression quantitative trait loci). As an effective tool for investigating robust immune responses in coronavirus disease 2019 (COVID-19), many researchers performed single-cell analysis to capture the diverse, unbiased immune cell activation and differentiation. Despite challenges elucidating the complicated immune microenvironments of chronic inflammatory diseases using existing experimental methods, it is now possible to capture the simultaneous immune features of different cell types across inflamed tissues using various single-cell tools. In this review, we introduce patient-based and experimental mouse model research utilizing single-cell analyses in the field of chronic inflammatory diseases, as well as multi-organ atlas targeting immune cells.
Cell-to-cell variability in gene expression exists even in a homogeneous population of cells. Dissecting such cellular heterogeneity within a biological system is a prerequisite for understanding how a biological system is developed, homeostatically regulated, and responds to external perturbations. Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) allows the quantitative and unbiased characterization of cellular heterogeneity by providing genome-wide molecular profiles from tens of thousands of individual cells. A major question in analyzing scRNA-seq data is how to account for the observed cell-to-cell variability. In this review, we provide an overview of scRNA-seq protocols, computational approaches for dissecting cellular heterogeneity, and future directions of single-cell transcriptomic analysis.
The various DNA-protein interactions associated with the expression of genetic information involve double-stranded DNA (dsDNA) bending. Due to the importance of the formation of the dsDNA bending structure, dsDNA bending properties have long been investigated in the biophysics field. Conventionally, DNA bendability is characterized by innate averaging data from bulk experiments. The advent of single-molecule methods, such as atomic force microscopy, optical and magnetic tweezers, tethered particle motion, and single-molecule fluorescence resonance energy transfer measurement, has provided valuable tools to investigate not only the static structures but also the dynamic properties of bent dsDNA. Here, we reviewed the single-molecule methods that have been used for investigating dsDNA bendability and new findings related to dsDNA bending. Single-molecule approaches are promising tools for revealing the unknown properties of dsDNA related to its bending, particularly in cells.
Coherence length (time) is a key parameter in many classical and quantum optical applications. Two interferometers – Michelson and Young’s double-slit – are used to characterize the temporal coherence of single photons emitted from single terrylene molecules. For quantitative analysis, a dispersion-related distortion in the interference pattern of a Michelson interferometer is carefully corrected by a simple dispersion compensation. Additionally, it has been demonstrated that Young’s interferometer can be used in temporal coherence studies at the single photon level with high accuracy. The pros and cons of the two systems are discussed. The measured coherence lengths in the two systems are consistent with one another under the self-interference interpretations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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