Bioinspired cell membrane-based nanofiltration membranes with hierarchical pore channels for fast molecular separation

纳滤 渗透 二价 化学工程 化学 膜技术 过滤(数学) 材料科学 色谱法 有机化学 生物化学 渗透 工程类 统计 数学
作者
Junping Miao,Qiaoxia Hu,Zhaoqian Zhang,Yunxia Hu
出处
期刊:Journal of Membrane Science [Elsevier BV]
卷期号:697: 122578-122578 被引量:10
标识
DOI:10.1016/j.memsci.2024.122578
摘要

Owing to intrinsic perm-selectivity, cell membranes have attracted considerable attention in the field of biomimetic membranes. Herein, largest possible cell membranes of E.coli were prepared and then used as two-dimensional (2D) materials to fabricate high-performance nanofiltration (NF) membranes. The structure parameters of the selective layer of the E.coli-NF membrane could be finely tailored through the loading mass of cell membranes and the applied pressure during vacuum filtration. The E.coli-NF membrane exhibited a high rejection towards dyes (98.5%, brilliant blue R), antibiotics (91.1%, erythromycin), and divalent ions (64.8%, sodium sulfate). The membrane effective pore size was found to be significantly smaller than the interlayer spacing because of the small intrinsic nanochannels inside the E.coli cell membranes, which is distinct from GO and MXene-based 2D membranes. Moreover, the membrane water permeance was 52.6 L m−2 h−1 bar−1, higher than that of most of the reported 2D materials-based NF membranes. The E.coli-NF membrane exhibited the typical separation behavior of the negatively charged NF membranes governed by Donnan effect and size exclusion. This work gives some insights into the fabrication of the selective membranes using cell membranes as 2D materials with intrinsic nanochannels and fruitful choices in nature.

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
希望天下0贩的0应助Amy采纳,获得30
1秒前
3秒前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
深情安青应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
研友_VZG7GZ应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
领导范儿应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
6秒前
6秒前
6秒前
zm完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
wodetaiyangLLL完成签到 ,获得积分10
7秒前
yuzhi发布了新的文献求助10
8秒前
Angora完成签到,获得积分10
9秒前
彭于晏应助无机采纳,获得10
10秒前
12秒前
冰阔罗发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
13秒前
情怀应助零琳采纳,获得10
13秒前
vagabond发布了新的文献求助10
16秒前
超帅连虎发布了新的文献求助10
16秒前
cjjwei发布了新的文献求助10
17秒前
稀里哗啦完成签到,获得积分20
17秒前
赘婿应助早睡早起采纳,获得10
19秒前
吴军霄完成签到,获得积分10
20秒前
dagongren完成签到,获得积分10
20秒前
wushuqi666完成签到,获得积分10
22秒前
冰阔罗完成签到,获得积分10
22秒前
liujinjin完成签到,获得积分10
23秒前
24秒前
香蕉觅云应助自然的亦巧采纳,获得10
24秒前
谢锦印完成签到 ,获得积分10
25秒前
26秒前
高分求助中
(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
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
信任代码:AI 时代的传播重构 450
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 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6356485
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8171266
关于积分的说明 17203854
捐赠科研通 5412326
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2864583
邀请新用户注册赠送积分活动 1842098
关于科研通互助平台的介绍 1690360