Microenvironmental modulation breaks intrinsic pH limitations of nanozymes to boost their activities
Notice bibliographique
Résumé
Functional nanomaterials with enzyme-mimicking activities, termed as nanozymes, have found wide applications in various fields. However, the deviation between the working and optimal pHs of nanozymes has been limiting their practical applications. Here we develop a strategy to modulate the microenvironmental pHs of metal-organic framework (MOF) nanozymes by confining polyacids or polybases (serving as Brønsted acids or bases). The confinement of poly(acrylic acid) (PAA) into the channels of peroxidase-mimicking PCN-222-Fe (PCN = porous coordination network) nanozyme lowers its microenvironmental pH, enabling it to perform its best activity at pH 7.4 and to solve pH mismatch in cascade systems coupled with acid-denatured oxidases. Experimental investigations and molecular dynamics simulations reveal that PAA not only donates protons but also holds protons through the salt bridges between hydroniums and deprotonated carboxyl groups in neutral pH condition. Therefore, the confinement of poly(ethylene imine) increases the microenvironmental pH, leading to the enhanced hydrolase-mimicking activity of MOF nanozymes. This strategy is expected to pave a promising way for designing high-performance nanozymes and nanocatalysts for practical 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».