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Enregistrement W2032645679 · doi:10.1021/ar5002582

Chemistry in Motion: Tiny Synthetic Motors

2014· article· en· W2032645679 sur OpenAlexafffund
Peter H. Colberg, Shang Yik Reigh, Bryan Robertson, Raymond Kapral

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMicro and Nano Robotics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésChemistryMotion (physics)Molecular motorNanotechnologyPhysicsMaterials scienceClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONSPECTUS: Diffusion is the principal transport mechanism that controls the motion of solute molecules and other species in solution; however, the random walk process that underlies diffusion is slow and often nonspecific. Although diffusion is an essential mechanism for transport in the biological realm, biological systems have devised more efficient transport mechanisms using molecular motors. Most biological motors utilize some form of chemical energy derived from their surroundings to induce conformational changes in order to carry out specific functions. These small molecular motors operate in the presence of strong thermal fluctuations and in the regime of low Reynolds numbers, where viscous forces dominate inertial forces. Thus, their dynamical behavior is fundamentally different from that of macroscopic motors, and different mechanisms are responsible for the production of useful mechanical motion. There is no reason why our interest should be confined to the small motors that occur naturally in biological systems. Recently, micron and nanoscale motors that use chemical energy to produce directed motion by a number of different mechanisms have been made in the laboratory. These small synthetic motors also experience strong thermal fluctuations and operate in regimes where viscous forces dominate. Potentially, these motors could be directed to perform different transport tasks, analogous to those of biological motors, for both in vivo and in vitro applications. Although some synthetic motors execute conformational changes to effect motion, the majority do not, and, instead, they use other mechanisms to convert chemical energy into directed motion. In this Account, we describe how synthetic motors that operate by self-diffusiophoresis make use of a self-generated concentration gradient to drive motor motion. A description of propulsion by self-diffusiophoresis is presented for Janus particle motors comprising catalytic and noncatalytic faces. The properties of the dynamics of chemically powered motors are illustrated by presenting the results of particle-based simulations of sphere-dimer motors constructed from linked catalytic and noncatalytic spheres. The geometries of both Janus and sphere-dimer motors with asymmetric catalytic activity support the formation of concentration gradients around the motors. Because directed motion can occur only when the system is not in equilibrium, the nature of the environment and the role it plays in motor dynamics are described. Rotational Brownian motion also acts to limit directed motion, and it has especially strong effects for very small motors. We address the following question: how small can motors be and still exhibit effects due to propulsion, even if only to enhance diffusion? Synthetic motors have the potential to transform the manner in which chemical dynamical processes are carried out for a wide range of applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations91
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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