Precision Self‐Assembly of Supramolecules with Heterogeneous Derivatives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Supramolecular self‐assembly with well‐defined building blocks like lipids, deoxyribonucleic acid, or ligands relies on accessible molecular structures and predictable interactions. However, assembling heterogeneous, undefined blocks, such as disordered proteins, amorphous solids, and catecholic derivatives, remains challenging due to their unpredictable assembly, leading to irreversible aggregation, severe precipitation, and unreliable performance. Here, the first programmable, sustainable, and durable self‐assembly strategy of supramolecules with heterogenous is presented, derived blocks via harmonizing multiple molecular interactions. This approach achieves reversible assembly/disassembly, ≈73.7% reduced precipitation, and salt‐ and alkaline‐durability under freeze‐thaw cycles in model catecholic derivatives, functioning effectively as robust adhesive primers and hydrogel interfacial strengtheners. Moreover, through molecular force measurements and computational simulations, the first general criterion and benchmark for high precision supramolecular self‐assembly is proposed, applicable to complex derivatives and interactions: with blocks bearing multiple binding sites existing, the co‐assembling blocks should bear at least two binding sites with minimum binding strength (≈17 to ≈37 kJ mol −1 ) to prevent disassembly. This study paves the way and provides benchmarks for precision self‐assembly of diverse supramolecules using heterogeneous derivatives for adhesion technology, nanomaterial synthesis and bio‐inspired applications.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».