Probing the Reversible Fe<sup>3+</sup>–DOPA-Mediated Bridging Interaction in Mussel Foot Protein-1
Notice bibliographique
Résumé
Mussel wet adhesion mechanisms have attracted much research interest and have been studied through nanomechanical measurements over the past decade. In this work, the self-healing process of Fe 3+ -mediated bridging interaction in mussel foot protein-1 (mfp-1) is investigated at theory level of B3LYP/LACVP* using Gaussian 09. The computational results in the gas phase show that strong adhesion is present between ferric ions and 3,4-dihydroxyphenylalanine (DOPA) ligands, and the complex [Fe(DOPA) 3 ] 3– is most inclined to break through a route during which one DOPA dissociates from the iron center via tandem cleavage of two Fe–O bonds. Considering the effects of solvent molecules (i.e., water), [Fe(DOPA) 3 ] 3– bounded by three water molecules can satisfy the saturated coordination of the iron atom in order to compensate the entropic penalty that is induced by the increase of water molecules. The retrieving process of [Fe(DOPA) 2 ] − ·2H 2 O and (DOPA) 2– ·H 2 O is a thermodynamically spontaneous process as compared with the breaking process of [Fe(DOPA) 3 ] 3–, which is the main driving interaction for the reconstruction of [Fe(DOPA) 3 ] 3– and the self-healing of mfp-1. In addition, hydrogen bonding interactions between water and [Fe(DOPA) 3 ] 3– can effectively facilitate the reversible cohesion between two mfp-1 layers, enhancing the mechanical strength and stability of the mytilus byssal cuticle. The computational results are in good agreement with our previous surface force measurements and provide insights into the design and development of DOPA-mediated self-healing materials.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».