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Cyber_Cat
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AI 在新型催化剂进展中设计出模仿酶的聚合物

一项发表在《自然》杂志上的研究表明,研究人员开发出能够模拟酶功能的合成聚合物,为创造人工催化剂提供了一种新方法。该团队专注于无规异聚物 (RHPs),这是一种由随机排列的不同单体组成的聚合物,以此来复制蛋白质复杂的化学和结构特性。

这项研究解决了材料科学中一个长期存在的挑战:创造能够执行天然蛋白质复杂功能的合成材料。虽然科学家们在复制蛋白质结构方面取得了进展,但实现类似的功能已被证明是困难的。该团队的方法包括在节段水平上对聚合物内侧链的空间排列进行编程,从而有效地模拟酶的活性位点。

研究人员在论文中指出:“我们认为,对于骨架化学性质与蛋白质不同的聚合物,在节段水平上对侧链的时空投影进行编程,可以有效地复制蛋白质的行为。”他们还指出,聚合物的旋转自由度可以弥补精确单体序列的不足,从而使材料表现出更一致的性能。

RHPs的设计参考了对大约1300种金属蛋白的分析,重点是发生催化活性的活性位点。关键单体被引入RHPs中,作为蛋白质中功能残基的等价物,并且包含这些单体的片段的化学特性(包括片段疏水性)在统计上进行了调节。这个过程导致RHPs内形成伪活性位点,为关键单体提供了类似蛋白质的微环境。

这项研究的意义对于催化、药物输送和材料科学等各个领域都非常重大。人工酶有可能取代工业过程中的天然酶,提供更高的稳定性和可调性。此外,设计具有特定催化功能的聚合物的能力可能会导致具有独特性能的新材料的开发。

这些酶模拟物的开发也突显了人工智能 (AI) 在材料设计中日益增长的作用。虽然在原始材料中没有明确说明,但对1300种金属蛋白的分析可能涉及计算工具和算法,以识别关键特征并指导RHPs的设计。人工智能越来越多地被用于通过预测新材料的性能并优化其组成来加速材料的发现。

这项研究的下一步包括进一步优化RHPs,并探索它们在各个领域的潜在应用。研究人员还计划研究使用人工智能来设计更复杂和高效的酶模拟物。创造具有定制特性的人工酶的能力可能会彻底改变各个行业,并导致新技术的开发。

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