Structure and Pattern Formation in Biological Liquid Crystals: Insights From Theory and Simulation of Self-Assembly and Self-Organization
Notice bibliographique
Résumé
This review presents theory and simulation of liquid crystal phase ordering in biological fibrous materials, solutions, and composites in the presence of elastic fields, second phase inclusions, and transport phenomena, including complex shear-extensional flow and mass transfer. Liquid crystal self-assembly through phase ordering on elastic deformable membranes is first applied to characterize the mechanisms that control the structures in plant cell walls, highlighting how curvophobic and curvophilic effects introduce new structuring fields beyond hard-core repulsion. Then chiral nematic self-assembly is simulated in a mesophase containing fibrillar colloidal inclusions (liquid crystal-fibre composites) to demonstrate how the inclusion positional order generates defects and disclinations as shown in the plant cell wall. Coupling phase ordering to tuned transport phenomena is shown how and why it leads to self-organization such as paranematic states of dilute acidic aqueous collagen solutions. Further directed dehydration of well-organized paranematic collagen leads to defect free cholesteric films only when directed dehydration is synchronized with chirality formation. In addition, the ubiquitous surface nanowrinkling of cholesterics is captured with surface anchoring. In these four representative systems, the new mechanisms that enhance the well-known exclude volume interactions are identified quantified and validated with experimental data. Future directions to create new advanced multifunctional materials based on principles of self-assembly and self-organization are identified by leveraging the new couplings between material structure, geometry, and transport phenomena.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».