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Enregistrement W2308831624 · doi:10.1021/acs.accounts.5b00534

Surface-Mediated Hydrogen Bonding of Proteinogenic α-Amino Acids on Silicon

2016· review· en· W2308831624 sur OpenAlexafffund
Fatemeh Rahnemaye Rahsepar, Nafiseh Moghimi, K. T. Leung

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMolecular Junctions and Nanostructures
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiomoleculeDangling bondX-ray photoelectron spectroscopyvan der Waals forceHydrogen bondAmino acidChemistryMoleculeNanotechnologyAdsorptionScanning tunneling microscopeSiliconDensity functional theorySemiconductorChemical physicsMaterials scienceComputational chemistryChemical engineeringPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the adsorption, film growth mechanisms, and hydrogen bonding interactions of biological molecules on semiconductor surfaces has attracted much recent attention because of their applications in biosensors, biocompatible materials, and biomolecule-based electronic devices. One of the most challenging questions when studying the behavior of biomolecules on a metal or semiconductor surface is "What are the driving forces and film growth mechanisms for biomolecular adsorption on these surfaces?" Despite a large volume of work on self-assembly of amino acids on single-crystal metal surfaces, semiconductor surfaces offer more direct surface-mediated interactions and processes with biomolecules. This is due to their directional surface dangling bonds that could significantly perturb hydrogen bonding arrangements. For all the proteinogenic biomolecules studied to date, our group has observed that they generally follow a "universal" three-stage growth process on Si(111)7×7 surface. This is supported by corroborating data obtained from a three-pronged approach of combining chemical-state information provided by X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) and the site-specific local density-of-state images obtained by scanning tunneling microscopy (STM) with large-scale quantum mechanical modeling based on the density functional theory with van der Waals corrections (DFT-D2). Indeed, this three-stage growth process on the 7×7 surface has been observed for small benchmark biomolecules, including glycine (the simplest nonchiral amino acid), alanine (the simplest chiral amino acid), cysteine (the smallest amino acid with a thiol group), and glycylglycine (the smallest (di)peptide of glycine). Its universality is further validated here for the other sulfur-containing proteinogenic amino acid, methionine. We use methionine as an example of prototypical proteinogenic amino acids to illustrate this surface-mediated process. This type of growth begins with the formation of a covalent-bond driven interfacial layer (first adlayer), followed by that of a transitional layer driven by interlayer and intralayer hydrogen bonding (second adlayer), and then finally the zwitterionic multilayers (with intralayer hydrogen bonding). The important role of surface-mediated hydrogen bonding as the key for this universal three-stage growth process is demonstrated. This finding provides new insight into biomolecule-semiconductor surface interactions often found in biosensors and biomolecular electronic devices. We also establish the trends in the H-bond length among different types of the hydrogen bonding for dimolecular structures in the gas phase and on the Si(111)7×7 surface, the latter of which could be validated by their STM images. Finally, five simple rules of thumb are developed to summarize the adsorption properties of these proteinogenic biomolecules as mediated by hydrogen bonding, and they are expected to provide a helpful guide to future studies of larger biomolecules and their potential 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations37
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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