Tailoring Chirality and Optimizing Enantioselective Recognition in Strategic Defect Engineering of Chiral Metal–Organic Frameworks

化学 对映选择合成 手性(物理) 金属有机骨架 分子识别 纳米技术 金属 组合化学 有机化学 催化作用 分子 吸附 材料科学 夸克 物理 量子力学 手征对称破缺 Nambu–Jona Lasinio模型
作者
Xiaohui Niu,Yuewei Wang,Xing Yang,Yongqi Liu,Mei Yuan,Jianying Zhang,Hongxia Li,Kunjie Wang
出处
期刊:Analytical Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:97 (4): 2453-2462 被引量:13
标识
DOI:10.1021/acs.analchem.4c06114
摘要

Introducing chiral molecules into metal-organic frameworks (MOFs) to obtain chiral MOFs (CMOFs), the tunability of their structures makes them a highly anticipated class of chiral materials for electrochemical sensing. However, the structure of CMOFs is often limited by synthesis challenges, and introducing chiral molecules into MOFs often leads to a decrease in their internal space. This study introduces a defect engineering strategy into the synthesis of CMOFs to obtain CMOFs with defects, which is an efficient synthesis method. The two CMOFs constructed with different structures not only have more chiral recognition sites but also greatly increase the substrate capacity due to the defects, making them have a wide range of substrates and enhancing the enantioselective recognition effect of the two defective CMOFs. In addition, using MOF as a chiral carrier greatly overcomes the problem of low conductivity of chiral molecules. Based on the advantages of defective CMOFs, we have designed a novel chiral electrochemical sensor with an excellent enantiomer recognition performance. This study provides a simple and scalable synthetic method for constructing CMOFs with defects and high stability.
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
刚刚
刚刚
Zhuzhu完成签到 ,获得积分10
刚刚
bkagyin应助我爱科研采纳,获得10
2秒前
星星海发布了新的文献求助10
3秒前
大个应助wenwen采纳,获得10
3秒前
4秒前
5秒前
科研通AI6.4应助一只飞鸟采纳,获得10
5秒前
侯侯完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
可爱的函函应助小周采纳,获得10
8秒前
bkagyin应助爱拌混凝土采纳,获得10
8秒前
Bizi发布了新的文献求助10
9秒前
顾矜应助高兴的海豚采纳,获得30
9秒前
慕青应助W黑猫采纳,获得10
10秒前
星星海完成签到,获得积分10
10秒前
ccc发布了新的文献求助10
10秒前
wenwen完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
11秒前
12秒前
Asta完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
mmz发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
molihuakai应助灵巧的皮带采纳,获得10
15秒前
缓慢冬莲发布了新的文献求助10
15秒前
勤恳逍遥完成签到,获得积分10
15秒前
lobster发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
泉汀野和完成签到,获得积分10
16秒前
小蘑菇应助ttttttt采纳,获得10
16秒前
16秒前
我爱科研发布了新的文献求助10
17秒前
白221131完成签到,获得积分10
17秒前
孟昊如发布了新的文献求助20
17秒前
北大落榜生完成签到,获得积分10
17秒前
c7完成签到,获得积分10
17秒前
科研通AI6.4应助518采纳,获得10
17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
Rosenblum, Global Change Biology 800
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Physiologic specialization in Peronospora manshurica 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7776980
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9318202
关于积分的说明 20362700
捐赠科研通 7364109
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3318808
关于科研通互助平台的介绍 2466467
邀请新用户注册赠送积分活动 2334000