Hierarchical Materials from High Information Content Macromolecular Building Blocks: Construction, Dynamic Interventions, and Prediction

等级制度 层级组织 化学 灵活性(工程) 纳米技术 控制重构 功能(生物学) 计算机科学 生化工程 工程类 材料科学 生物 进化生物学 统计 嵌入式系统 经济 市场经济 管理 数学
作者
Li Shao,Jinrong Ma,Jesse L. Prelesnik,Yicheng Zhou,Mary Nguyen,Mingfei Zhao,Samson A. Jenekhe,Sergei V. Kalinin,Andrew L. Ferguson,Jim Pfaendtner,Christopher J. Mundy,James J. De Yoreo,François Baneyx,Chun‐Long Chen
出处
期刊:Chemical Reviews [American Chemical Society]
卷期号:122 (24): 17397-17478 被引量:48
标识
DOI:10.1021/acs.chemrev.2c00220
摘要

Hierarchical materials that exhibit order over multiple length scales are ubiquitous in nature. Because hierarchy gives rise to unique properties and functions, many have sought inspiration from nature when designing and fabricating hierarchical matter. More and more, however, nature's own high-information content building blocks, proteins, peptides, and peptidomimetics, are being coopted to build hierarchy because the information that determines structure, function, and interfacial interactions can be readily encoded in these versatile macromolecules. Here, we take stock of recent progress in the rational design and characterization of hierarchical materials produced from high-information content blocks with a focus on stimuli-responsive and "smart" architectures. We also review advances in the use of computational simulations and data-driven predictions to shed light on how the side chain chemistry and conformational flexibility of macromolecular blocks drive the emergence of order and the acquisition of hierarchy and also on how ionic, solvent, and surface effects influence the outcomes of assembly. Continued progress in the above areas will ultimately usher in an era where an understanding of designed interactions, surface effects, and solution conditions can be harnessed to achieve predictive materials synthesis across scale and drive emergent phenomena in the self-assembly and reconfiguration of high-information content building blocks.
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
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
思源应助松松采纳,获得20
刚刚
共享精神应助酷炫葵阴采纳,获得10
2秒前
丝丢皮得完成签到 ,获得积分10
3秒前
4秒前
xfy完成签到,获得积分10
8秒前
阳炎完成签到,获得积分10
10秒前
行云流水完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
冷酷尔琴发布了新的文献求助10
16秒前
青水完成签到 ,获得积分10
20秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
20秒前
20秒前
冷酷尔琴完成签到,获得积分10
20秒前
onevip完成签到,获得积分0
22秒前
小莫完成签到 ,获得积分10
24秒前
33秒前
theseus完成签到,获得积分10
34秒前
胡楠完成签到,获得积分10
36秒前
北国雪未消完成签到 ,获得积分10
37秒前
李振博完成签到 ,获得积分10
37秒前
47秒前
雪妮完成签到 ,获得积分10
50秒前
松松发布了新的文献求助20
53秒前
53秒前
iwsaml完成签到 ,获得积分10
53秒前
Caden完成签到 ,获得积分10
56秒前
xmhxpz完成签到,获得积分10
57秒前
was_3完成签到,获得积分10
57秒前
聪慧板凳完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
buerzi完成签到,获得积分10
1分钟前
魁梧的盼望完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助30
1分钟前
1分钟前
wzk完成签到,获得积分10
1分钟前
称心翠容完成签到,获得积分10
1分钟前
LaixS完成签到,获得积分10
1分钟前
尊敬代亦发布了新的文献求助10
1分钟前
要笑cc完成签到,获得积分10
1分钟前
青珊发布了新的文献求助10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038029
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575740
关于积分的说明 11373751
捐赠科研通 3305559
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819224
邀请新用户注册赠送积分活动 892652
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022