Regulate Ion Transport in Subnanochannel Membranes by Ion-Pairing
Notice bibliographique
Résumé
The ability of biological ion channels to respond to environmental stimuli, regulate ion permeation rates, and selectively transport specific ions is essential for sustaining physiological functions and holds immense potential for various practical applications. In this study, we report a highly selective ion separation membrane capable of responding to ionic stimuli, thereby regulating the permeation rate of the target ions. This membrane is constructed from two-dimensional MXene nanosheets functionalized with γ-poly(glutamic acid) (γ-PGA) molecules. Its biomimetic ion channel structure provides spatial confinements, as well as ion recognition and response sites. Remarkably, the membrane demonstrates the ability to respond to stimulus ions, achieving regulation of target ion permeation rates by over 2 orders of magnitude and achieving a K + /Mg 2+ selectivity exceeding 10. 3 Unlike traditional nanochannel membranes, where ion transport is predominantly driven by ion-channel interactions, this membrane operates through an ion–ion interaction-dominated mechanism. The introduction of stimulus ions dynamically alters ion-pair formation within the subnanochannels, thereby modulating the permeation rates of target ions. This study provides a fresh perspective on ion transport mechanisms in nanoconfined environments, reflecting conditions closer to those in real-world systems. It underscores the pivotal role of ion–ion interactions in regulating ion transport and offers valuable insights into the design of next-generation ion separation membranes with tailored responsiveness.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».