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Enregistrement W4413434541 · doi:10.1021/acs.accounts.5c00472

Overcoming the Hydration and Solvation Problem in Ion Recognition and Binding: The Biomimetic Approach

2025· article· en· W4413434541 sur OpenAlexfundno aff
Pavel Anzenbacher, Sandra George, Austin R. Sartori, Mikhail Zamkov, Alexander N. Tarnovsky

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of ChemistryMcMaster University
Mots-clésSolvationChemistryIonChemical physicsNanotechnologyComputational chemistryMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Artificial receptors for cations and anions utilizing noncovalent binding, transport, sequestration, or sensing in aqueous media must address enthalpic factors such as electrostatic attraction, hydrogen bonding, van der Waals forces, and London dispersion forces. The entropic component also significantly contributes to the free energy of association, especially in polar environments like water, where binding may be entropy-driven due to the release of ordered solvent molecules from the solvation sphere, increasing system entropy and resulting in a negative free Gibbs energy. Over the years, chemists have focused on enthalpic criteria, such as size complementarity and functional group interactions, for designing artificial receptors. However, designing for the entropic component, particularly solvation/desolvation, remains challenging and often depends on fortunate circumstances.As shown by X-ray crystallography, enzymes and proteins can strip solvating water molecules from the ions. Inspired by phosphate-binding enzymes and transporters, we examined polymers comprising amide bonds, such as polyamides and polyurethanes, to mimic protein backbones. These hydrophilic polymers can be engineered to absorb specific amounts of water (10-100% or even more). We aimed to use hydrophilic polymers to remove water molecules from hydrated ions, rendering them "naked" ions, thus enabling better recognition by receptors based on enthalpic factors. To test this, we used copolymers with amide and urethane-amide moieties with different ratios of poly(ethylene oxide) and poly(butylene oxide) to control water uptake between 10% and 100%, along with embedded fluorescent sensors. We found that polymers with 30-50% water uptake showed the highest fluorescence response, while uptake below 20% resulted in small changes in fluorescence and 60-100% led to diminished responses. Low water uptake caused reduced ion co-transport, while high uptake formed large water pools within the polymers, isolating solvated ions from receptors. The optimal water uptake of 30-50% produced (semi)naked ions and a water-organic matrix similar to that of DMSO-water environments. Just like proteins, the structure impacts the recognition and internalization of anions, such as phosphate or sulfate; here too, the monomer composition and synthetic sequence greatly influence material responses to anions, with lipophilic ones eliciting lower responses. The data analysis of fluorescence responses enables the generation of sensor arrays for both cations and anions in water, buffers, saliva, urine, or blood plasma, both qualitative and quantitative analyses, for single analytes or as analyte mixtures. Overall, this biomimetic approach focused on the recovery of the enthalpic factor (by diminishing the impact of solvation and entropy) has proven remarkably successful in creating sensors and adsorbents for charged species in aqueous media and water and is expected to find applications in optical sensors, sensor arrays, ion-selective electrodes, and other analytical methods.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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