2012年8月21日 訊 /生物谷BIOON/ --大自然每天都表明它是復(fù)雜的和有效的,。有機(jī)化學(xué)家們羨慕它,，這是因?yàn)樗麄兊某Ｒ?guī)性工具限制他們?nèi)〉酶鼮楹唵蔚某删?。多虧瑞士日?nèi)瓦大學(xué)教授Stefan Matile研究團(tuán)隊(duì)的研究，這些限制可能成為過去的事情,。相關(guān)研究結(jié)果刊登在Nature Chemistry期刊上,，確實(shí)能夠給化學(xué)家們提供一類新的密碼，允許他們獲得新水平的復(fù)雜性,。
對(duì)Stefan Matile而言,，如果有機(jī)化學(xué)學(xué)們經(jīng)常喜歡簡化大自然的功能性系統(tǒng)，那么這是因?yàn)槿藗兇蠖嗖豢赡軜?gòu)建和管理大自然高效產(chǎn)生的復(fù)雜性分子結(jié)構(gòu),。他說,，“事實(shí)上,，我們遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能匹敵大自然的天才。”
復(fù)雜性產(chǎn)生的地方
專家們將遺傳密碼歸結(jié)于大自然的天才,。“它其實(shí)是非常簡單的,，這是因?yàn)樗腔?個(gè)基礎(chǔ)性元件---腺嘌呤、胞嘧啶,、鳥嘌呤和胸腺嘧啶(A, C, G和T),。DNA雙螺旋也是相當(dāng)簡單的。復(fù)雜性主要是由于細(xì)胞多階段地轉(zhuǎn)移這種信息,。”
Stefan Matile長期認(rèn)為一種密碼也存在于有機(jī)化學(xué)之中,，和必須被發(fā)現(xiàn)出來。在他的同事Edvinas Orentas的幫助人,，他相信他成功地發(fā)現(xiàn)這種密碼,。
Stefan Matile繼續(xù)說到，“我必須承認(rèn)這項(xiàng)研究是非常復(fù)雜的,，基礎(chǔ)性的和理論性的,。但是我也認(rèn)為它是非常創(chuàng)新性的，特別是如果我們能夠在實(shí)際操作層面上執(zhí)行它的話,。”
奠定基礎(chǔ)
事實(shí)上,，也正是因?yàn)樗袡C(jī)化學(xué)家們可能能夠停止費(fèi)時(shí)費(fèi)力地逐個(gè)原子地和逐個(gè)化學(xué)鍵地構(gòu)建他們的功能性系統(tǒng),。這種密碼將允許他們繪制二維圖譜,，而且這也是一個(gè)相對(duì)簡單的可以解決的難題。他們?nèi)缓笸ㄟ^抄錄這種二維預(yù)定信息---有充分證據(jù)證實(shí)這種抄錄可靠性為97%,，非常接近于完美---來構(gòu)建出復(fù)雜的三維系統(tǒng),。這是一個(gè)強(qiáng)大的接近大自然復(fù)雜性的方法。
從現(xiàn)在開始,，Stefan Matile研究團(tuán)隊(duì)將試圖將這種密碼付諸實(shí)際以便產(chǎn)生類似于用來制造有機(jī)太陽能電池的物質(zhì)的表面材料,，其中有機(jī)太陽能電池模擬光合作用期間發(fā)揮作用的過程。Stefan Matile說,，“迄今為止,，我們還不知道它是否與我們實(shí)際所期待的那樣發(fā)揮作用，但是這種嘗試有望是激動(dòng)人性的,。”(生物谷Bioon.com)
本文編譯自Inspired by genetics, chemistry finally takes hold of its own code
doi: 10.1038/nchem.1429
PMC:
PMID:
A quantitative model for the transcription of 2D patterns into functional 3D architectures
Edvinas Orentas, Marco Lista, Nai-Ti Lin, Naomi Sakai & Stefan Matile
Self-sorting on surfaces is one of the big challenges that must be addressed in preparing the organic materials of the future. Here, we introduce a theoretical framework for templated self-sorting on surfaces, and validate it experimentally. In our approach, the transcription of two-dimensional information encoded in a monolayer on the surface into three-dimensional supramolecular architectures is quantified by the intrinsic templation efficiency, a thickness-independent value describing the fidelity of transcription per layer. The theoretical prediction that exceedingly high intrinsic efficiencies will be needed to experimentally observe templated self-sorting is then confirmed experimentally. Intrinsic templation efficiencies of up to 97%, achieved with a newly introduced templated synthesis strategy, result in maximal 47% effective templation efficiency at a thickness of 70 layers. The functional relevance of surface-templated self-sorting and meaningful dependences of templation efficiencies on structural modifications are demonstrated.
