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Enregistrement W4406918716 · doi:10.1021/accountsmr.4c00334

Why and How to Investigate Biological Materials Processing: A Cross-Disciplinary Approach for Inspiring Sustainable Materials Fabrication

2025· article· en· W4406918716 sur OpenAlexafffund
Matthew J. Harrington

Notice bibliographique

RevueAccounts of Materials Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésCross disciplinaryFabricationNanotechnologyDisciplineEngineeringMaterials scienceBiochemical engineeringComputer scienceEngineering physicsData scienceSociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Conspectus Enhancing the performance and sustainability of materials is a major challenge facing humanity. With nearly 400 million tons of plastics manufactured per year and plastic waste accumulation of 12 billion tons expected by 2050, the production and buildup of anthropogenic petroleum-based waste is a major threat to our global ecosystem. This impending environmental catastrophe demands alternative sustainable and circular routes for material production. Additionally, there is a need for new polymeric materials that possess properties not currently found in synthetic materials for various applications in biomedical engineering, soft robotics, flexible electronics, and more. Nature offers inspiration for solving both of these environmentally, economically, and socially impactful global issues. Indeed, living organisms, such as spiders and mussels, rapidly fabricate polymeric biological materials from biomolecular building blocks (e.g., proteins) under green, environmentally benign processing conditions. These materials exhibit properties that surpass many synthetic plastics (e.g., high toughness, self-healing, “smart” adaptability, underwater adhesion), providing a blueprint for how humans can develop sustainable fabrication practices for producing next-generation materials. There is now a solid understanding of the structure–function relationships defining the performance of many biological materials, with control of structural hierarchy from nanoscale to centimeter scale emerging as a common design feature. Yet, it has been extremely challenging to replicate this hierarchical structure and, thus, the relevant properties in synthetic materials. This is largely due to a poor understanding of how these materials are fabricated by living organisms. Indeed, elucidation of the physicochemical principles underlying the fabrication of these and similar materials is significantly hampered due to experimental challenges in following these dynamic processes at the relevant spatiotemporal scales. Here, I outline a cross-disciplinary experimental approach spanning organismal biology, molecular biology, biochemistry, physical chemistry, and materials science for extracting design principles from biofabrication processes. As a model system, I focus on the fabrication of the mussel byssus–a biopolymeric fibrous holdfast with outstanding properties (underwater adhesion, high toughness, self-healing capacity) that is an established archetype for sustainable bioinspired fibers, glues, composites, and coatings. Careful analysis combining traditional histology and biochemical approaches with advanced spectroscopic imaging (e.g, confocal Raman spectroscopy, FTIR spectroscopy, and micro X-ray fluorescence), tomographic approaches (e.g., micro-CT), and advanced electron microscopy (e.g., focused ion beam scanning electron microscopy (FIB-SEM)) have yielded deep insights into the byssus assembly process, highlighting the key role of fluid protein condensates (liquid crystals and coacervates), microfluidic-like mixing, and protein–metal coordination bonds, as well as various physicochemical triggers (e.g., pH, redox, mechanical shear) that promote the self-organization and cross-linking of stimuli-responsive protein building blocks. Extracted concepts are already being applied for enhancing the sustainable fabrication of bioinspired materials for technical and biomedical applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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