Strong reversible Fe <sup>3+</sup> -mediated bridging between dopa-containing protein films in water
Notice bibliographique
Résumé
Metal-containing polymer networks are widespread in biology, particularly for load-bearing exoskeletal biomaterials. Mytilus byssal cuticle is an especially interesting case containing moderate levels of Fe(3+) and cuticle protein-mussel foot protein-1 (mfp-1), which has a peculiar combination of high hardness and high extensibility. Mfp-1, containing 13 mol % of dopa (3, 4-dihydroxyphenylalanine) side-chains, is highly positively charged polyelectrolyte (pI approximately 10) and didn't show any cohesive tendencies in previous surface forces apparatus (SFA) studies. Here, we show that Fe(3+) ions can mediate unusually strong interactions between the positively charged proteins. Using an SFA, Fe(3+) was observed to impart robust bridging (W(ad) approximately 4.3 mJ/m(2)) between two noninteracting mfp-1 films in aqueous buffer approaching the ionic strength of seawater. The Fe(3+) bridging between the mfp-1-coated surfaces is fully reversible in water, increasing with contact time and iron concentration up to 10 microM; at 100 microM, Fe(3+) bridging adhesion is abolished. Bridging is apparently due to the formation of multivalent dopa-iron complexes. Similar Fe-mediated bridging (W(ad) approximately 5.7 mJ/m(2)) by a smaller recombinant dopa-containing analogue indicates that bridging is largely independent of molecular weight and posttranslational modifications other than dopa. The results suggest that dopa-metal interactions may provide an energetic new paradigm for engineering strong, self-healing interactions between polymers under water.
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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) | 0,001 | 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 ».