Molecularly Imprinted Nanozymes with Substrate Specificity: Current Strategies and Future Direction

纳米技术 分子印迹聚合物 材料科学 分子印迹 计算机科学 基质(水族馆) 可扩展性 生化工程 催化作用 选择性 化学 工程类 生物化学 数据库 海洋学 地质学
作者
Zhou Zhang,Ergui Luo,Wenjuan Wang,Di Huang,Juewen Liu,Zhi Du
出处
期刊:Small [Wiley]
卷期号:21 (5): e2408343-e2408343 被引量:28
标识
DOI:10.1002/smll.202408343
摘要

Molecular imprinting technology (MIT) stands out for its exceptional simplicity and customization capabilities and has been widely employed in creating artificial antibodies that can precisely recognize and efficiently capture target molecules. Concurrently, nanozymes have emerged as promising enzyme mimics in the biomedical field, characterized by their remarkable stability, ease of production scalability, robust catalytic activity, and high tunability. Drawing inspiration from natural enzymes, molecularly imprinted nanozymes combine the unique benefits of both MIT and nanozymes, thereby conferring biomimetic catalysts with substrate specificity and catalytic selectivity. In this review, the latest strategies for the fabrication of molecularly imprinted nanozymes, focusing on the use of organic polymers and inorganic nanomaterials are explored. Additionally, cutting-edge techniques for generating atom-layer-imprinted islands with ultra-thin atomic-scale thickness is summarized. Their applications are particularly noteworthy in the fields of catalyst optimization, detection techniques, and therapeutic strategies, where they boost reaction selectivity and efficiency, enable precise identification and quantification of target substances, and enhance therapeutic effectiveness while minimizing adverse effects. Lastly, the prevailing challenges in the field and delineate potential avenues for future progress is encapsulated. This review will foster advancements in artificial enzyme technology and expand its applications.
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
粗心的天寿关注了科研通微信公众号
1秒前
DJ发布了新的文献求助10
1秒前
暴躁的小笼包完成签到,获得积分20
1秒前
无花果应助呆呆采纳,获得10
1秒前
暗能量完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
学术老鼠发布了新的文献求助10
2秒前
西柚小怪完成签到,获得积分10
2秒前
张春达发布了新的文献求助10
2秒前
勤奋的煎饼完成签到,获得积分10
2秒前
Carrie完成签到,获得积分10
2秒前
王瑞发布了新的文献求助10
2秒前
dan发布了新的文献求助20
3秒前
Ashore发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
joyce发布了新的文献求助10
4秒前
Luo发布了新的文献求助10
4秒前
初景发布了新的文献求助50
4秒前
4秒前
jmg03发布了新的文献求助10
4秒前
HAOHAO完成签到,获得积分20
4秒前
不呐呐发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
Queen完成签到 ,获得积分10
5秒前
英姑应助Irving_0419采纳,获得10
5秒前
Jasper应助田田采纳,获得10
6秒前
打打应助amber采纳,获得10
6秒前
受戒发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
共享精神应助戊戌采纳,获得10
7秒前
YS0701完成签到,获得积分10
7秒前
科研通AI6.3应助nicemice采纳,获得10
7秒前
7秒前
hz发布了新的文献求助10
7秒前
热心的送终完成签到 ,获得积分10
7秒前
默默的橘子完成签到 ,获得积分10
7秒前
时光可否倒流完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
风之晨曦发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(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
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
Dynamische Polarisation von H-1 und B-11 in (CH-3)-3NBH-3 500
CLSI M07 2024 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 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 7248400
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8871292
关于积分的说明 18717124
捐赠科研通 6927492
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3198354
关于科研通互助平台的介绍 2373945
邀请新用户注册赠送积分活动 2173109