Electrically fueled active supramolecular materials
Notice bibliographique
Résumé
Fuel-driven dissipative supramolecular assemblies in biology, such as actin filaments and microtubules contribute to the formation of complex, dynamic structures in living organisms and give rise to emergent functions such as motility, homeostasis, self-healing, and camouflage. Several synthetic dissipative supramolecular materials have been created using chemicals or light as fuel, with the goal of furthering our understanding of biological systems and creating synthetic materials that have life-like dynamic properties. However, electrical energy, one of the most common energy sources, has remained mostly unexplored for such purposes. Here we demonstrate the use of electrically fueled dissipative assembly as a new platform for creating active supramolecular materials. Through an electrochemical redox reaction network operating in mild aqueous buffers, a transient and highly active supramolecular assembly based on a redox-sensitive cysteine derivative is achieved by applying an electric potential. The dissipative self-assembly as well as its emergent properties can be spatiotemporally controlled by modulation of electrical signals on patterned microelectrodes. Using electrical energy as a readily available and clean fuel, we are able to create dissipative supramolecular materials rapidly (in seconds to minutes) and repetitively under mild conditions with directional and spatiotemporal control. As electronic signals are the default information carriers in modern technology, the described approach offers a promising opportunity to integrate active materials into electronic devices for bioelectronics applications.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».