Metal–Ligand Interactions and Salt Bridges as Sacrificial Bonds in Mussel Byssus-Derived Materials
Notice bibliographique
Résumé
The byssus that anchors mussels to solid surfaces is a protein-based material combining strength and toughness as well as a self-healing ability. These exceptional mechanical properties are explained in part by the presence of metal ions forming sacrificial bonds with amino acids. In this study, we show that the properties of hydrogel films prepared from a byssus protein hydrolyzate (BPH) can also be improved following the biomimetic formation of sacrificial bonds. Strengthening and toughening of the materials are both observed when treating films with multivalent ions (Ca 2+ or Fe 3+ ) or at the BPH isoelectric point (pI) as a result of the formation of metal–ligand bonds and salt bridges, respectively. These treatments also provide a self-healing behavior to the films during recovery time following a deformation. While pI and Ca 2+ treatments have a similar but limited pH-dependent effect, the modulus, strength, and toughness of the films increase largely with Fe 3+ concentration and reach much higher values. The affinity of Fe 3+ with multiple amino acid ligands, as shown by vibrational spectroscopy, and the more covalent nature of this interaction can explain these observations. Thus, a judicious choice of treatments on polyampholyte protein-based materials enables control of their mechanical performance and self-healing behavior through the strategic exploitation of reversible sacrificial bonds.
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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) | 0,000 | 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 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 ».