Self-assembly of semiflexible polymers confined to thin spherical shells

持续时间 聚合物 液晶 材料科学 拓扑缺陷 软物质 半径 化学物理 分子动力学 弯曲 组态熵 纳米技术 凝聚态物理 胶体 物理 化学 计算化学 统计物理学 复合材料 物理化学 计算机科学 计算机安全
作者
Mihir R. Khadilkar,Arash Nikoubashman
出处
期刊:Soft Matter [Royal Society of Chemistry]
卷期号:14 (33): 6903-6911 被引量:15
标识
DOI:10.1039/c8sm01170b
摘要

Confinement effects are critical for stiff macromolecules in biological cells, vesicles, and other systems in soft matter. For these molecules, the competition between the packing entropy and the enthalpic cost of bending is further shaped by strong confinement effects. Through coarse-grained molecular dynamics simulations, we explore the self-assembly of semiflexible polymers confined in thin spherical shells for various chain lengths, chain stiffnesses, and shell thicknesses. Here, we focus on the case where the contour and persistence length of the polymers are comparable to the radius of the confining cavity. The range of ordered structures is analyzed using several order parameters to elucidate the nature of orientational ordering in different parameter regimes. Previous simulations have revealed the emergence of bipolar and quadrupolar topological defects on the surface when the entire cavity was filled with a concentrated polymer solution [Phys. Rev. Lett., 2017, 118, 217803]. In contrast, spherical shell confinement restricts the appearance of a bipolar order. Instead, only the extent of the quadrupolar order changes with chain stiffness, as evidenced by the relative motion of topological defects. In the case of monolayers, we observe a nematic to smectic transition accompanied by a change in the nematic grain-size distribution as the contour length was decreased.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
MillieWang完成签到,获得积分10
1秒前
mumu发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
耍酷谷雪完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
皇甫天佑完成签到,获得积分20
3秒前
许小亮发布了新的文献求助10
3秒前
李洪杰驳回了Ava应助
3秒前
4秒前
4秒前
田様应助奇奇采纳,获得20
5秒前
小马甲应助高兴的雅阳采纳,获得10
5秒前
搞怪怜菡完成签到,获得积分10
5秒前
鲜艳的芝麻完成签到,获得积分10
6秒前
GD发布了新的文献求助10
6秒前
皇甫天佑发布了新的文献求助10
6秒前
liden发布了新的文献求助20
6秒前
6秒前
乐乐应助苹果莛采纳,获得10
6秒前
6秒前
zj应助邢夏之采纳,获得10
7秒前
yzm788695完成签到,获得积分10
8秒前
恶魔小羊完成签到 ,获得积分10
8秒前
xue发布了新的文献求助10
8秒前
cqsjy完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
忽晚完成签到 ,获得积分10
9秒前
英俊的铭应助袁气奶豆采纳,获得20
10秒前
NexusExplorer应助foxp3采纳,获得10
10秒前
10秒前
芳芳子完成签到 ,获得积分10
10秒前
cchi发布了新的文献求助10
10秒前
诚心的绮梅完成签到,获得积分10
11秒前
ZHOUZHEN完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
丰富语蕊应助Bressanone采纳,获得30
12秒前
共享精神应助cindy采纳,获得20
12秒前
12秒前
12秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7580775
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9160243
关于积分的说明 19598245
捐赠科研通 7163329
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3265937
关于科研通互助平台的介绍 2430819
邀请新用户注册赠送积分活动 2256949