Mussel-Inspired Cation−π Interactions: Wet Adhesion and Biomimetic Materials
Notice bibliographique
Résumé
Cation-π interaction is one of the most important noncovalent interactions identified in biosystems, which has been proven to play an essential role in the strong adhesion of marine mussels. In addition to the well-known catecholic amino acid, l-3,4-dihydroxyphenylalanine, mussel foot proteins are rich in various aromatic moieties (e.g., tyrosine, phenylalanine, and tryptophan) and cationic residues (e.g., lysine, arginine, and histidine), which favor a series of short-range cation-π interactions with adjustable strengths, serving as a prototype for the development of high-performance underwater adhesives. This work highlights our recent advances in understanding and utilizing cation-π interactions in underwater adhesives, focusing on three aspects: (1) the investigation of the cation-π interaction mechanisms in mussel foot proteins via force-measuring techniques; (2) the modulation of cation-π interactions in mussel mimetic polymers with the variation of cations, anions, and aromatic groups; (3) the design of wet adhesives based on these revealed principles, leading to functional materials in the form of films, coacervates, and hydrogels with biomedical and engineering applications. This review provides valuable insights into the development and optimization of smart materials based on cation-π interactions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».