Constructing Nanocaged Enzymes for Synergistic Catalysis of CO<sub>2</sub> Reduction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Promoting the activity of biological enzymes under in vitro environment is a promising technique for bioelectrocatalytic reactions, such as the conversion of carbon dioxide (CO 2 ) into valuable chemicals, which is a promising strategy to address the environmental issue of CO 2 in the atmosphere; however, this technique remains challenging. Herein, a nanocage structure for enzyme confinement is synthesized to enable the in situ encapsulation of formate dehydrogenase (FDH) in a porous metal–organic framework, which acts as a coenzyme and boosts the hybrid synergistic catalysis using enzymes. This study reveals that the synthesized FDH@ZIF‐8 nanocage‐structured hybrid (CSH) catalyst exhibits an improved catalytic ability of the enzymes and increases the hydrophobicity of the electrode and its affinity to CO 2 . Thus, CSH can trap CO 2 and control its microenvironments. The CSH catalyst boosts the conversion rate of CO 2 to formic acid (HCOOH) to 28 times higher than that when using pure FDH. The in situ attenuated total reflectance surface‐enhanced infrared absorption spectroscopy (ATR‐SEIRAS) spectra indicates that OCHO* is the key intermediate. Density functional theory (DFT) calculations show that CSH has extremely low overpotential and is particularly effective for producing formate. This protection architecture for enzymes considerably promotes their biological application under in vitro environments.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».