pH-dependent water permeability switching and its memory in MoS2 membranes

化学物理 渗透 离子 纳米技术 磁滞 纳滤 生物物理学 材料科学 化学 物理 生物 生物化学 量子力学 有机化学
作者
Chengyi Hu,Amritroop Achari,P.N. Rowe,Hui Xiao,Swathi Suran,Zhe Li,Kun Huang,Chenglong Chi,Christie Thomas Cherian,Vishnu Sreepal,Phillip Bentley,Andrew Pratt,Ning Zhang,Kostya S. Novoselov,Angelos Michaelides,Rahul R. Nair
出处
期刊:Nature [Springer Nature]
卷期号:616 (7958): 719-723 被引量:33
标识
DOI:10.1038/s41586-023-05849-4
摘要

Intelligent transport of molecular species across different barriers is critical for various biological functions and is achieved through the unique properties of biological membranes1-4. Two essential features of intelligent transport are the ability to (1) adapt to different external and internal conditions and (2) memorize the previous state5. In biological systems, the most common form of such intelligence is expressed as hysteresis6. Despite numerous advances made over previous decades on smart membranes, it remains a challenge to create a synthetic membrane with stable hysteretic behaviour for molecular transport7-11. Here we demonstrate the memory effects and stimuli-regulated transport of molecules through an intelligent, phase-changing MoS2 membrane in response to external pH. We show that water and ion permeation through 1T' MoS2 membranes follows a pH-dependent hysteresis with a permeation rate that switches by a few orders of magnitude. We establish that this phenomenon is unique to the 1T' phase of MoS2, due to the presence of surface charge and exchangeable ions on the surface. We further demonstrate the potential application of this phenomenon in autonomous wound infection monitoring and pH-dependent nanofiltration. Our work deepens understanding of the mechanism of water transport at the nanoscale and opens an avenue for the development of intelligent membranes.
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
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

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
西域卧虎完成签到 ,获得积分10
2秒前
一往之前发布了新的文献求助10
3秒前
wangayting发布了新的文献求助30
3秒前
sapientia完成签到,获得积分10
5秒前
不驯完成签到 ,获得积分10
5秒前
倩仔完成签到 ,获得积分10
5秒前
6秒前
7秒前
霜打了的葡萄应助vv采纳,获得10
7秒前
伟大的娃娃完成签到,获得积分10
8秒前
霜打了的葡萄应助yu采纳,获得10
8秒前
wanci应助一往之前采纳,获得10
8秒前
9秒前
KhalilHao发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
14秒前
大模型应助mendy采纳,获得10
14秒前
16秒前
郑林翰关注了科研通微信公众号
17秒前
Jaja完成签到,获得积分10
18秒前
这小猪真帅完成签到,获得积分10
20秒前
KhalilHao完成签到,获得积分10
20秒前
自然芯发布了新的文献求助10
21秒前
22秒前
sss发布了新的文献求助10
22秒前
发两篇Q1完成签到,获得积分10
23秒前
zx完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
24秒前
在水一方应助一点采纳,获得10
24秒前
wufang给wufang的求助进行了留言
25秒前
在水一方应助chenwang采纳,获得10
25秒前
25秒前
26秒前
无足鸟完成签到,获得积分10
28秒前
cosimo完成签到 ,获得积分10
29秒前
兴奋海雪发布了新的文献求助10
29秒前
独白发布了新的文献求助10
29秒前
风趣夜云完成签到,获得积分10
29秒前
皮皮虾发布了新的文献求助10
30秒前
高分求助中
Kinetics of the Esterification Between 2-[(4-hydroxybutoxy)carbonyl] Benzoic Acid with 1,4-Butanediol: Tetrabutyl Orthotitanate as Catalyst 1000
The Young builders of New china : the visit of the delegation of the WFDY to the Chinese People's Republic 1000
Rechtsphilosophie 1000
Bayesian Models of Cognition:Reverse Engineering the Mind 888
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 568
Chen Hansheng: China’s Last Romantic Revolutionary 500
XAFS for Everyone 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 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 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3137930
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2788832
关于积分的说明 7788793
捐赠科研通 2445241
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1300236
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 625878
版权声明 601046