Monimutkaisten itsejärjestäytyneiden systeemien tutkimus.

Johannes S. Haataja

Tutkimustuotos: Doctoral ThesisCollection of Articles

Abstrakti

Alati monimutkaistuvien nanosysteemien tuottaminen ja syntetisoiminen ei vaadi ainoastaan kehittyneempiä karakterisointimenetelmiä vaan myös perusteellisempaa data-analyysiä.  Tässä työssä karakterisoinnin haasteita lähestytään molekulääristen ja kolloidaalisten itsejärjestäytyneiden mallisysteemien kautta. Julkaisussa I tutkitaan polyelektrolyyttien molekulääristä itsejärjestäytymistä monimutkaisiksi misellirakenteiksi. Julkaisussa osoitetaan miten eri rakenteita ei voida erottaa toisistaan perinteisillä elektronimikroskopian (TEM) 2D-kuvantamismenetelmillä, vaan sen sijaan on turvauduttava elektronitomografiaan (ET) perustuvaan 3D-kuvantamiseen. Julkaisussa II tutkitaan kultananopartikkelien kiraalista järjestäytymistä selluloosan nanokiteiden ympärille ja osoitetaan että ET mahdollistaa näiden rakenneanalyysin. Julkaisussa III taas tutkitaan ET:n avulla vetysitoutuvien kobolttinanopartikkeleiden itsejärjestäytymistä ontoiksi palloiksi. Kyseisessä julkaisussa ja Julkaisussa IV tutkitaan myös miten simulaatiot auttavat kokeellisten tulosten tulkinnassa. Julkaisu IV käsittelee viisilohkopolymeerin itsejärjestäymistä monimutkaisiksi vesikkeliryppäiksi. Yksinkertaisempien lohkopolymeerien tutkimuksessa värjääminen mahdollistaa lohkorakenteiden tunnistamisen TEM-kuvantamisessa. Sen sijaan tässä työssä viiden lohkorakenteen erotteleminen oli hyvin haastavaa. Siksi työssä hyödynnettiin molekyylisimulaatiota sekä edistyneempiä inversiomenetelmiä, kuten totaalivariaatioregularisointia, ET:n datan käsittelyyn lohkorakenteiden järjestäytymisen selvittämiseksi.  Käymme läpi suoriin ja inversio-ongelmiin liittyvää matematiikkaa, tarkemmin ET:n ja dynaamisen valonsironnan (DLS) osalta. Osoitamme myös miten spektroskopiamenetelmät, kuten DLS perinteisine data-analyysimenetelmineen, voivat johtaa virheellisiin päätelmiin mikäli niitä käytetään monimutkaisten itsejärjestäytyneiden rakenteiden tutkimiseen. Tämä osoittaa, että monipuolisempi data ja bayesiläinen analyysi ovat tarpeen luotettavien päätelmien tekemiseksi.  Tässä työssä esitellyt tutkimukset viitoittavat tietä kehittyneempien karakterisointi- ja data-analyysimenetelmien käytölle elektronimikroskopiassa ja valonsironnassa. Tällaisilla tekniikoilla tullee olemaan tulevaisuudessa yhä kasvava merkitys monimutkaisten itsejärjestäytyneiden rakenteiden tutkimuksessa.
AlkuperäiskieliEnglanti
PätevyysTohtorintutkinto
Myöntävä instituutio
  • Aalto-yliopisto
Valvoja/neuvonantaja
  • Ikkala, Olli, Valvoja
  • Houbenov, Nikolay, Ohjaaja
Kustantaja
Painoksen ISBN978-952-60-8083-3
Sähköinen ISBN978-952-60-8084-0
TilaJulkaistu - 2018
OKM-julkaisutyyppiG5 Tohtorinväitöskirja (artikkeli)

Tutkimusalat

  • lohkopolymeerit
  • selluloosan nanokiteet
  • nanopartikkelit
  • misellit
  • vesikkelit
  • dynaaminen valonsironta
  • läpivalaisuelektronimikroskopia
  • tomografia
  • bayesiläinen päättelyy
  • inversio-ongelmat

Sormenjälki Sukella tutkimusaiheisiin 'Monimutkaisten itsejärjestäytyneiden systeemien tutkimus.'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

  • Laitteet

    OtaNano

    Anna Rissanen (Manager)

    Aalto-yliopisto

    Laitteistot/tilat: Facility

  • Siteeraa tätä

    Haataja, J. S. (2018). Investigations of Complex Self-Assemblies. Aalto University.