日本北海道大学等合作从头设计高性能粘性水凝胶

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关键词：

来源：

Nature

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来源地址：

https://doi.org/10.1038/s41586-025-09269-4

资源所属：

农业生物技术专题

类型：

学术文献

语种：

英语

原文发布日期：

2025-08-06

摘要：

2025年8月6日，日本北海道大学龚剑萍、Ichigaku Takigawa、深圳大学范海龙、苏州实验室李伟共同通讯在Nature在线发表题为“Data-driven de novo design of super-adhesive hydrogels”的研究论文，该研究提出了一种数据驱动的方法，该方法集成了数据挖掘、实验和机器学习，从头开始设计高性能的粘性水凝胶，专为要求苛刻的水下环境量身定制。该研究通过利用蛋白质数据库，开发了一种descriptor 策略，通过理想的随机共聚在聚合物链中统计复制蛋白质序列模式，从而实现了有针对性的水凝胶设计和数据集构建。使用机器学习，从180个仿生水凝胶的初始数据集中优化了水凝胶配方，显著提高了粘合强度，最大值超过1 MPa。这些超粘性水凝胶在从生物医学工程到深海勘探的各种应用中具有巨大的潜力，标志着软材料数据驱动创新的显著进步。