生物大分子多尺度结构和动力学表征及仿生材料研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21534005
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    300.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0309.高分子物理与高分子物理化学
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Spider silk and silkworm silk are the most attractive biomaterials with extraordinary mechanical properties created by nature. Besides, chitin, cellulose and polysaccharides are the most abundant natural biomaterials have been widely used by human. Elucidating the precise control of the multi-scale structure and dynamics in biomacromolecules, and furthermore, developing biopolymer materials with high performance through multi-scale biomimetic methods, and achieving the high-performance for traditional synthetic polymers are important research topics in polymer science. In this project, multi-scale solid-state NMR in combination with other characterization techniques will be adopted to reveal the micro-phase separation structure and interface in high-performance natural biomaterials, the hydrogen bond interaction between water and biomacromolecules, the complex chain motion of the biomacromolecules, evolution of multi-scale structure and dynamics during the stretching process as well as its influence on the mechanical properties in different length and time scales, thus to establish the in-depth understanding of the structure-property relationships of high-performance biomaterials. On the basis of the above work and through multi-scale biomimetic molecular design, we will prepare a series of high-performance biomimetic polymer materials based on biopolymers and synthetic polymer with high density of hydrogen bonds, such as chitosan and multi-block polyurethanes. Our work will promote the fundamental research and industrial applications of high-performance biopolymer and polymer materials of our country.
蜘蛛丝和蚕丝等是自然创造的具有非凡力学性质的生物大分子材料,而甲壳素、纤维素和多糖等是自然界最丰富和被人类广为应用的天然高分子,阐明生物大分子中精确控制的多尺度结构与动力学,进而通过多尺度仿生来制备高性能生物基高分子材料、并实现传统合成聚合物的高性能化是高分子科学重要课题。本项目拟采用多尺度固体NMR并结合其它表征手段,在不同时空尺度上揭示高性能天然生物大分子中的微相分离结构与界面、水与生物大分子的氢键相互作用、大分子的复杂链运动、以及拉伸过程中多尺度结构与动力学的演化规律其对力学性能的影响,由此建立对高性能生物材料结构-性能关系的深入认识。在此基础上,通过多尺度的仿生分子设计来制备系列基于壳聚糖和多嵌段聚氨酯的高性能仿生高分子材料,推动我国生物基高分子与合成聚合物材料高性能化领域的基础与应用研究。

结项摘要

本项目围绕阐明生物大分子中分子间相互作用及多尺度结构与动力学、通过仿生分子设计制备高性能的生物基与合成高分子以实现传统合成聚合物的高性能化等方面开展了系列研究。通过异核相关等固体NMR技术揭示了纤维素/蚕丝共混物中生物大分子间相互作用,发展了动力学编辑的氘固体NMR新技术揭示了壳聚糖中微量水分子与生物大分子间复杂相互作用和微相分离结构对材料力学性能的影响,采用超高速质子双量子固体NMR技术实现了动态可逆交联高分子中互补多重氢键结构的精确检测,多核与多尺度固体NMR技术揭示了pH调控的高分子共混物中大分子间氢键及离子键相互作用及演化规律、阐明了嵌段聚氨酯中的拉伸硬化增强力学性质的微观起源和形状记忆聚合物结构-性能调控的微观机制。发展了系列多尺度仿生分子设计新方法构筑自愈合与可再加工的仿生高分子材料,制备了改性纤维素增强的嵌段聚氨酯、多重氢键与离子键协同构筑动态交联结构的高性能聚合物、以及多重刺激响应性的自修复和再加工聚氨酯和环氧树脂等新型高分子材料,实现了传统合成聚合物材料高性能化。针对高分子水凝胶发展了系列仿生分子设计策略,利用氢键、金属配位和疏水缔合等多重协同相互作用、以及自组装多级纳米结构构筑仿生高分子水凝胶,进而制备了系列基于全物理交联协同增强的多种智能水凝胶及其驱动器。

项目成果

期刊论文数量(24)
专著数量(3)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(4)
固体NMR研究PAA/PEO共混物中氢键相互作用与结构演化
  • DOI:
    10.3866/pku.whxb201912016
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    物理化学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王粉粉;王芃;牛洪瑶;余莹凤;孙平川
  • 通讯作者:
    孙平川
Using Dynamic Bonds to Enhance the Mechanical Performance: From Microscopic Molecular Interactions to Macroscopic Properties
利用动态键增强机械性能:从微观分子相互作用到宏观性能
  • DOI:
    10.1021/acs.macromol.9b00503
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Macromolecules
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Zhang Chi;Yang Zhijun;Nghia Tuan Duong;Li Xiaohui;Nishiyama Yusuke;Wu Qiang;Zhang Rongchun;Sun Pingchuan
  • 通讯作者:
    Sun Pingchuan
Dual Cross-linked Vinyl Vitrimer with Efficient Self-Catalysis Achieving Triple-Shape-Memory Properties
双交联乙烯基 Vitrimer 具有高效的自催化作用,可实现三重形状记忆特性
  • DOI:
    10.1002/marc.201900313
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Macromolecular Rapid Communications
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Niu Xiling;Wang Fenfen;Kui Xing;Zhang Rongchun;Wang Xiaoliang;Li Xiaohui;Chen Tiehong;Sun Pingchuan;Shi An Chang
  • 通讯作者:
    Shi An Chang
Bio-Inspired Self-Healing Polyurethanes with Multiple Stimulus Responsiveness
具有多种刺激响应能力的仿生自修复聚氨酯
  • DOI:
    10.1039/c9py00383e
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Polymer Chemistry
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Zhijun Yang;Fenfen Wang;Chi Zhang;Jian Li;Rongchun Zhang;Qiang Wu;Tiehong Chen;Pingchuan Sun
  • 通讯作者:
    Pingchuan Sun
Viscoelasticity and Structures in Chemically and Physically Dual-Cross-Linked Hydrogels: Insights from Rheology and Proton Multiple-Quantum NMR Spectroscopy
化学和物理双交联水凝胶的粘弹性和结构:来自流变学和质子多量子核磁共振波谱的见解
  • DOI:
    10.1021/acs.macromol.7b01854
  • 发表时间:
    2017-12-12
  • 期刊:
    MACROMOLECULES
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Zou, Xueting;Kui, Xing;Sun, Pingchuan
  • 通讯作者:
    Sun, Pingchuan

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其他文献

以阴离子表面活性剂/阳离子聚铵复合胶束为模板合成有序介孔二氧化硅
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王文轩;邓绍新;史成香;孙平川;陈铁红
  • 通讯作者:
    陈铁红
以EDTANa2 为矿化剂近中性条件下
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    高等学校化学学报,27(8),1395-1399, 2006
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    肖强;王金桂;高地;孙平川;袁
  • 通讯作者:
聚(L-丙氨酸)-聚羟乙基谷氨酰胺
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    高等学校化学学报,26 (8),1548-1551, 2005
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李丽颖;孙平川;要旸;陈铁红*
  • 通讯作者:
    陈铁红*
固体~1H-NMR表征玻璃态高分子链的缠结、互穿及链间邻近度
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    高分子学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    顾强;陶芳芳;王晓亮;孙平川;薛奇
  • 通讯作者:
    薛奇
双亲三嵌段共聚物在选择性稀溶液中自组装形态的模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    南开大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐纪华;金庆华;孙平川;李宝会;丁大同
  • 通讯作者:
    丁大同

其他文献

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高分子玻璃化转变机理的固体NMR研究
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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