A Leaf out of Nature’s Book: Hairy Nanocelluloses for Bioinspired Mineralization
Notice bibliographique
Résumé
The quest for designing new materials to unravel and mimic the biogenic mechanisms behind the formation of superior natural structures through biomineralization has stimulated interest in a broad range of disciplines. Here, we show that cellulose, the basic structural material of trees, and the most abundant yet inactive biopolymer in the world, can be chemically engineered to yield a new class of nanocelluloses with a ppm-level biomimetic effect. We introduce hairy nanocelluloses, namely, electrosterically stabilized nanocrystalline cellulose (ENCC) and dicarboxylated cellulose (DCC), as the first polysaccharide-based materials to address key biomimetic material design concerns, involving (i) an all-natural backbone, (ii) no anthropogenic effects such as eutrophication due to the N-, P-, and/or S-bearing groups, (iii) capability for macroscale mineralization, (iv) no extreme and/or controlled reaction condition requirements, (v) a high efficiency at extremely low concentrations, and (vi) a strong polymorph selectivity. In a model system under ambient conditions, the bioinspired mineralization of calcium carbonate with ENCC/DCC resulted in macroscale nacre-like sheets of vaterite, the least thermodynamically stable polymorph of CaCO 3, which were then decorated with stabilized microscale lenticular vaterite to unveil the biomimetic mineralization mechanism. The emergence of these advanced sustainable nanomaterials may open new horizons in the field of bioinspired nanoengineering for designing inorganic nanostructures and hybrid inorganic–organic nanocomposites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».