Supramolecular Chirality Transfer toward Chiral Aggregation: Asymmetric Hierarchical Self‐Assembly
Notice bibliographique
Résumé
Self-assembly, as a typical bottom-up strategy for the fabrication of functional materials, has been applied to fabricate chiral materials with subtle chiral nanostructures. The chiral nanostructures exhibit great potential in asymmetric catalysis, chiral sensing, chiral electronics, photonics, and even the realization of several biological functions. According to existing studies, the supramolecular chirality transfer process combined with hierarchical self-assembly plays a vital role in the fabrication of multiscale chiral structures. This progress report focuses on the hierarchical self-assembly of chiral or achiral molecules that aggregate with asymmetric spatial structures such as twisted bands, helices, and superhelices in different environments. Herein, recent studies on the chirality transfer induced self-assembly based on a variety of supramolecular interactions are summarized. In addition, the influence of different environments and the states of systems including solutions, condensed states, gel systems, interfaces on the asymmetric hierarchical self-assembly, and the expression of chirality are explored. Moreover, both the driving forces that facilitate chiral bias and the supramolecular interactions that play an important role in the expression, transfer, and amplification of the chiral sense are correspondingly discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».