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PFI-TT: Device for High-throughput Parallel Measurement in NMR Spectroscopy

PFI-TT: Device for High-throughput Parallel Measurement in NMR Spectroscopy
PFI-TT:核磁共振波谱高通量并行测量设备
批准号:
2141083
负责人:
Ashok Ajoy
金额:
$25.0万
依托单位国家:
美国
项目类别:
Standard Grant
财政年份:
2022
资助国家:
美国
项目状态:
未结题
起止时间:
2022-02-01 至 2025-01-31

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
这一创新-技术转化伙伴关系(PFI-TT)项目的更广泛影响/商业潜力是推动一种新的高通量化学分析系统,用于药物发现等应用。核磁共振波谱是一种非侵入性技术,它提供未知化学物质的结构数据,识别混合物的组成,并监测化学反应。由于内部强大磁铁的技术限制,传统设备价格昂贵,占用大量空间。该项目提出了一种解决这些限制的新设备。该项目开发了一种用户友好、经济实惠的系统,其吞吐量是现有设备的50-100倍。拟议的项目旨在通过开发一种同时对多个样品进行核磁共振光谱的系统来克服化学分析中的长期挑战,其吞吐量是现有系统的数倍。所提出的零场到超低场核磁共振(ZULF-核磁共振)谱是在台式规模的磁屏蔽空间中进行的。该系统将通过其快速化学测量能力帮助开发机器人化学系统,这将为使机器人自动化的机器学习模型提供急需的数据。它将适用于不透明或金属容器中的样品,这是传统核磁共振无法容纳的。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的智力优势和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
英文摘要
The broader impact/commercial potential of this Partnerships for Innovation - Technology Translation (PFI-TT) project is to advance a new high-throughput chemical analysis system for applications such as pharmaceutical drug discovery. Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy is a non-invasive technique that provides data on the structure of unknown chemicals, identifies the composition of mixtures, and monitors chemical reactions. Traditional devices are expensive and occupy large footprints due to the technological limitations of the strong magnets within. This project advances a new device addressing these limitations. This project develops a user-friendly, highly affordable system with throughput 50-100 times that of current devices.The proposed project aims to overcome a longstanding challenge in chemical analysis by developing a system which performs NMR spectroscopy on multiple samples simultaneously, with throughput many times greater than that of existing systems. The proposed zero-to-ultralow field NMR (ZULF-NMR) spectroscopy is performed inside benchtop-scale magnetically shielded spaces. This system will aid the development of robotic chemistry systems through its rapid chemical measurement capabilities, which will supply much-needed data to the machine learning models that automate the robots. It will work for samples in opaque or metallic containers, which traditional NMR cannot accommodate.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
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会议论文
QuSeC-TAQS: Optically Hyperpolarized Quantum Sensors in Designer Molecular Assemblies
  • 批准号:
    2326838
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 资助金额:
    $200.0万
  • 财政年份:
    2023
  • 负责人:
    Ashok Ajoy
  • 依托单位:
MRI: Track 1 Development of a Combined Optical and Magnetic Resonance Spectroscopy System
  • 批准号:
    2320520
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 资助金额:
    $87.0万
  • 财政年份:
    2023
  • 负责人:
    Ashok Ajoy
  • 依托单位:
EAGER: ADAPT: Machine Learning for the Analysis of Novel Zero-field Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopic Data
  • 批准号:
    2231634
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 资助金额:
    $30.0万
  • 财政年份:
    2022
  • 负责人:
    Ashok Ajoy
  • 依托单位:
国内基金
海外基金
叶绿体蛋白 TT3.2 调控水稻耐热性的分子机制研究
  • 批准号:
    24ZR1431200
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    --
  • 批准年份:
    2024
  • 负责人:
    郭亮星
  • 依托单位:
苯并呋喃-6-酮类化合物TT01f通过调控Jagged1/Notch信号通路改善特发性肺纤维化的药理学机制研究
TT3.2通过自噬体-液泡途径调控水稻盐胁迫抗性的分子机制研究
  • 批准号:
    32301745
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    30万元
  • 批准年份:
    2023
  • 负责人:
    张海
  • 依托单位:
基于Glypian3-TT3oB新型聚集诱导发光复合体的NIR-IIb靶向成像及cGAS-STING通路激活在肝癌精准标记并增敏免疫治疗中的研究
  • 批准号:
    LQ23H160042
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    --
  • 批准年份:
    2023
  • 负责人:
    吴迪
  • 依托单位: