Density Functional Theory-Based Method to Predict the Activities of Nanomaterials as Peroxidase Mimics

纳米材料 功能(生物学) 过氧化物酶 化学 催化作用 组合化学 纳米技术 材料科学 有机化学 生物 进化生物学
作者
Xiaomei Shen,Zhenzhen Wang,Xingfa Gao,Yuliang Zhao
出处
期刊:ACS Catalysis [American Chemical Society]
卷期号:10 (21): 12657-12665 被引量:158
标识
DOI:10.1021/acscatal.0c03426
摘要

A wide variety of nanomaterials possess peroxidase-like catalytic activities and show promise as cost-effective and versatile replacements for natural peroxidases. However, a universal tool for predicting the activities of these materials is still lacking, thus hindering the efficient discovery of nanomaterials as peroxidase mimics. Here, we use density functional theory calculations to reveal the peroxidase-mimetic mechanisms for a series of iron-oxide nanosurfaces, and we derive a volcano-shaped plot of catalytic activity as a function of simple energy-based descriptors. The activity curves and the descriptors can be used to predict peroxidase-like activities for not only iron oxides but also other nanomaterials that share similar catalytic mechanisms. The results demonstrate that the method developed herein can systematically predict the peroxidase-like activities of nanomaterials and thus is expected to be of use for computer-aided design of nanomaterial-based peroxidase mimics.
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