Polyoxometalate-Based Chiral MOF Featuring Superior Enantioselective Electrocatalytic Oxidation Performance

多金属氧酸盐 手性(物理) 对映体 催化作用 材料科学 对映选择合成 电化学 纳米材料基催化剂 组合化学 电催化剂 电子转移 金属有机骨架 有机化学 化学 电极 物理化学 吸附 物理 量子力学 手征对称破缺 Nambu–Jona Lasinio模型 夸克
作者
Xiaohui Niu,Ji Zhang,Mei Yuan,Yongqi Liu,Yuewei Wang,Hongxia Li,Kunjie Wang
出处
期刊:ACS Applied Materials & Interfaces [American Chemical Society]
标识
DOI:10.1021/acsami.5c10012
摘要

The critical role of chirality in biological and chemical systems has driven the demand for advanced nanocatalytic platforms capable of achieving efficient chiral selective recognition and conversion. The present study details the design of chiral polyoxometalate metal-organic frameworks (POMOFs) based on polyoxometalates, which mimic enzyme-catalyzed multiphase catalysis by combining the redox activity of Keggin-type polyoxometalates with the stereoselectivity of chiral MOFs. This design strategy precludes the aggregation of catalytic sites through uniformly dispersed POM clusters. The resulting NENU-5 chiral composite displays excellent electrochemical enantiomeric recognition of tryptophan enantiomers (ID/IL = 2.11), attributed to its high density of metal active sites, high electron transfer efficiency, and superior electrocatalytic performance. Experiments revealed that the optimal conditions for recognition (pH = 6.0, 5 mM concentration, 30 s incubation) achieved detection limits of 0.28 μM (l-Trp) and 0.70 μM (d-Trp). This study provides novel insights into the design of suitable chiral nanocatalysts for asymmetric chiral selective recognition and catalysis and further expands their application prospects in electrochemical 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
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
beifa发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
单薄的胜完成签到,获得积分10
2秒前
jenningseastera应助武雨寒采纳,获得10
3秒前
NexusExplorer应助大鲨鱼采纳,获得10
3秒前
朱贝勒发布了新的文献求助10
4秒前
科研通AI2S应助那英东采纳,获得10
5秒前
流星完成签到,获得积分10
6秒前
科研通AI6应助健忘的严青采纳,获得10
6秒前
脑洞疼应助beifa采纳,获得10
6秒前
OrthoDW发布了新的文献求助10
7秒前
无花果应助孙孙采纳,获得30
7秒前
孙孙应助张贵虎采纳,获得10
8秒前
ding应助微笑的秋珊采纳,获得10
9秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
12秒前
科研通AI5应助阳佟念真采纳,获得10
13秒前
华仔应助slby采纳,获得10
13秒前
yangyangyang发布了新的文献求助10
14秒前
丘比特应助dch采纳,获得10
15秒前
16秒前
Jihua完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
隐形曼青应助鲸鱼采纳,获得10
18秒前
gogoyoco发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
21秒前
21秒前
21秒前
22秒前
22秒前
23秒前
苗莉莉发布了新的文献求助30
24秒前
24秒前
25秒前
25秒前
脑洞疼应助海藻采纳,获得10
26秒前
26秒前
77完成签到 ,获得积分10
26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
计划经济时代的工厂管理与工人状况(1949-1966)——以郑州市国营工厂为例 500
Sociologies et cosmopolitisme méthodologique 400
Why America Can't Retrench (And How it Might) 400
Another look at Archaeopteryx as the oldest bird 390
Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) using SmartPLS 3.0 300
Two New β-Class Milbemycins from Streptomyces bingchenggensis: Fermentation, Isolation, Structure Elucidation and Biological Properties 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 催化作用 遗传学 冶金 电极 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4638090
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4031727
关于积分的说明 12473842
捐赠科研通 3718728
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2052230
邀请新用户注册赠送积分活动 1083556
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 965445