Engineering Chiral Confinement Environment in Polyoxometalate Intercalated Graphene Oxide Sensor for Electrochemical Enantioselective Recognition

对映选择合成 对映体 石墨烯 电化学 材料科学 手性(物理) 电化学气体传感器 多金属氧酸盐 选择性 组合化学 分子 拉曼光谱 氢键 纳米技术 物理化学 化学 立体化学 有机化学 手征对称破缺 电极 催化作用 物理 对称性破坏 Nambu–Jona Lasinio模型 量子力学 光学
作者
Jie Sun,Guicong Hu,Luran Jiang,Wen Chang,Sai An,Bo Qi,Yufei Song
出处
期刊:Small [Wiley]
卷期号:21 (21): e2410895-e2410895 被引量:4
标识
DOI:10.1002/smll.202410895
摘要

Abstract The electrochemistry recognition of enantiomeric chiral molecules holds great significance for the pharmaceutical industry and scientific research. However, enhancing sensitivity and selectivity simultaneously, and elucidating chiral recognition mechanism, are two primary challenges. Here, an electrochemical chiral sensor L‐C 4 ‐PMoV/GO is developed by confining chiral imidazole cations (L‐C 4 ) and [PMo 10 V 2 ] 5− (PMoV) signal anions within the interlayer of graphene oxide (GO). The L‐C 4 ‐PMoV/GO is highly sensitive to recognition towards the chiral drug Levodopa (L‐DOPA), which exhibits 16 times higher than the L‐C 4 /GO. In addition, the enantioselectivity of Δ S = 19.92 is achieved. Mechanism studies suggest that the chiral confinement effect plays a crucial role in the synergism between the signal site PMoV and the enantioselectivity L‐C 4 . In the chiral‐confined microenvironment, the chiral induction from L‐C 4 to PMoV is facilitated, which results in the distortion of Mo (V)─O bonds. The hydrogen‐bonding networks among the L‐C 4 , Mo (V)─O, and DOPA generate the adsorption energy difference between the L/D‐DOPA, as revealed by the in situ Raman spectroscopy and theoretical calculation. Compared to the conventional techniques, the electrochemical sensor shows comparable enantiomer excess (ee) value determination, low limits of detection (LOD) (6.7 n m for L‐DOPA, 50.6 n m for D‐DOPA), and portability, enabling practical chiral recognition.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
三尺大炮完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
yimi完成签到,获得积分10
刚刚
潇洒的嵩完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
4秒前
杨blinh发布了新的文献求助10
4秒前
科研通AI6.2应助ICE采纳,获得10
6秒前
nb完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
没心没肺发布了新的文献求助10
6秒前
koala发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
丘比特应助曾经采纳,获得10
7秒前
2hrs发布了新的文献求助10
8秒前
dawn发布了新的文献求助10
8秒前
领导范儿应助呆呆采纳,获得10
9秒前
10秒前
山野发布了新的文献求助10
12秒前
陈琛发布了新的文献求助10
15秒前
天天快乐应助希希采纳,获得10
16秒前
16秒前
16秒前
完美世界应助PMY采纳,获得10
17秒前
cp完成签到,获得积分10
17秒前
也无风雨完成签到,获得积分10
19秒前
奥莉奥完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
20秒前
20秒前
嘟嘟留下了新的社区评论
20秒前
21秒前
21秒前
炫迈口香糖完成签到 ,获得积分10
21秒前
木木发布了新的文献求助10
21秒前
22秒前
温暖砖头发布了新的文献求助10
22秒前
22秒前
22秒前
22秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场现状调查及投资机会研判报告 1000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场规模及竞争格局分析报告 1000
Resiliency Scale for Adolescents--Chinese Version 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
作者名:Kristopher P. Plain,悉尼大学的,目前只能查到其四篇论文,想找到其博士论文 550
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7328407
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8943109
关于积分的说明 18968668
捐赠科研通 6984165
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3216327
关于科研通互助平台的介绍 2383005
邀请新用户注册赠送积分活动 2195730