Multivalent Nanosheet Antibody Mimics for Selective Microbial Recognition and Inactivation

分子识别 抗体 三肽 材料科学 细菌 结合亲和力 生物物理学 组合化学 计算生物学 化学 纳米技术 生物化学 生物 分子 受体 免疫学 遗传学 有机化学
作者
Tae Woog Kang,In‐Jun Hwang,Sin Lee,Su‐Ji Jeon,Chanhee Choi,Juhee Han,Yoonhee So,Wooic Son,Hyunsung Kim,Chul–Su Yang,Jae‐Hyoung Park,Hwankyu Lee,Jong‐Ho Kim
出处
期刊:Advanced Materials [Wiley]
卷期号:33 (22) 被引量:16
标识
DOI:10.1002/adma.202101376
摘要

Abstract Antibodies are widely used as recognition elements in sensing and therapy, but they suffer from poor stability, long discovery time, and high cost. Herein, a facile approach to create antibody mimics with flexible recognition phases and luminescent rigid scaffolds for the selective recognition, detection, and inactivation of pathogenic bacteria is reported. Tripeptides with a nitriloacetate‐Cu group are spontaneously assembled on transition metal dichalcogenide (TMD) nanosheets via coordination bonding, providing a diversity of TMD‐tripeptide assembly (TPA) antibody mimics. TMD‐TPA antibody mimics can selectively recognize various pathogenic bacteria with nanomolar affinities. The bacterial binding sites for TMD‐TPA are identified by experiments and molecular dynamics simulations, revealing that the dynamic and multivalent interactions of artificial antibodies play a crucial role for their recognition selectivity and affinity. The artificial antibodies allow the rapid and selective detection of pathogenic bacteria at single copy in human serum and urine, and their effective inactivation for therapy of infected mice. This work demonstrates the potential of TMD‐TPA antibody mimics as an alternative to natural antibodies for sensing and therapy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

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
丘比特应助无物采纳,获得50
刚刚
yemu3zhi应助张张采纳,获得10
1秒前
群青完成签到 ,获得积分10
1秒前
颖宝老公完成签到,获得积分0
1秒前
彭语诺发布了新的文献求助10
2秒前
ding应助aiya采纳,获得10
2秒前
草草发布了新的文献求助10
3秒前
Calvin发布了新的文献求助10
3秒前
和谐的小小完成签到,获得积分10
4秒前
pxl99567完成签到,获得积分10
4秒前
m78完成签到 ,获得积分10
4秒前
忧郁的涛完成签到,获得积分10
4秒前
浮游应助时荒采纳,获得10
5秒前
5秒前
思源应助JOE采纳,获得10
5秒前
无情的谷兰完成签到,获得积分10
6秒前
开朗书本完成签到 ,获得积分20
6秒前
yurenxiaojie完成签到,获得积分20
6秒前
粒子完成签到,获得积分10
7秒前
慕青应助伶俐惜灵采纳,获得10
7秒前
英姑应助唐磊采纳,获得10
9秒前
9秒前
科目三应助wangxuezhibuct采纳,获得10
9秒前
霸气千易发布了新的文献求助30
9秒前
10秒前
小魏完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
无情寻芹完成签到,获得积分20
12秒前
12秒前
雨雨子完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
无物发布了新的文献求助50
14秒前
asdf完成签到,获得积分10
15秒前
JKL完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
谢大喵应助Leo采纳,获得10
16秒前
xinzhao完成签到,获得积分10
17秒前
姽婳wy发布了新的文献求助10
19秒前
斗罗大陆完成签到,获得积分10
19秒前
这小猪真帅完成签到,获得积分10
19秒前
高分求助中
Adhesion Science: Principles & Practice 1234
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Petrology and Plate Tectonics,2025 400
Burger's Medicinal Chemistry and Drug Discovery 400
New directions for experimental lessons in science teaching: Myth, Mystery, Necessity? by Emily K. da Silva Cunha Souto (Author), Flávia Lins Silva (Author) 333
Scientific experimentation in the classroom: Comparison between genetic-Socratic-exemplary teaching and workshop teaching by Ingrid Hofer (Author) 333
Programming for Chemical Engineers Using C, C++, and MATLAB 320
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 6718898
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8456049
关于积分的说明 18052913
捐赠科研通 5969715
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2995456
邀请新用户注册赠送积分活动 1971526
关于科研通互助平台的介绍 1924450