Ion Valency as a Molecular Switch for Salt‐Resistant Underwater Adhesion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Achieving underwater adhesion remains challenging due to the disruption of interfacial interactions by hydration layers and the ionic environment. This study shows how high adhesion in a saline environment can be achieved in adhesive peptide systems relying on π–π and cation‐π interactions using multivalent ions. Monovalent ions (K + ) disrupt native peptide‐peptide interactions, drastically reducing adhesion strength. Conversely, multivalent ions (Mg 2+ and Y 3+ ) enable robust interfacial adhesion by forming stable π‐cation‐π networks, effectively compensating for disrupted native pairings. The adhesion enhancement by Y 3+ is particularly pronounced, highlighting its unique capability for multidentate bridging. Molecular dynamics simulations and quantum mechanical analyses confirm that Y 3+ ions stabilize extended interfacial interactions, enabling stronger stress dissipation during tensile deformation. Additionally, NMR spectroscopy supports these observations by demonstrating significant cation‐dependent perturbations of aromatic (Phe) and cationic (Lys) peptide residues. A thermodynamic model further elucidates the competitive binding dynamics underpinning adhesion modulation and capturing all experimental trends. This work provides detailed molecular insights into ion valency effects on cation‐π mediated underwater adhesion, guiding the development of bio‐inspired materials with tailored ionic responsiveness suitable for biomedical and technological applications in saline environments.
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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 ».