为了发现可生物降解的聚乙烯,进行高通量实验
Katharina A Fransen1, Sarah H M Av-Ron1, Tess R Buchanan1
1Department of Chemical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139.
概括
研究人员开发了一种高通量方法来测试可生物降解塑料,为642种聚合物创建了一个大型数据集. 研究结果显示,较短的阿里法链和特定的芳香替代物增强了生物降解性,有助于发现新材料.
科学领域:
- 聚合物科学 聚合物科学
- 环境科学 环境科学
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 越来越多的塑料污染需要生物可降解的替代品.
- 传统的生物降解测试是缓慢而昂贵的,阻碍了创新.
- 需要有效的方法来选聚合物生物降解性.
研究的目的:
- 开发和实施一种高通量方法来评估聚合物生物降解.
- 为各种聚和聚碳酸盐创建一个全面的生物降解性数据集.
- 确定影响聚合物生物降解性的关键化学结构特征.
主要方法:
- 聚合物的高通量合成.
- 使用*Pseudomonas lemoignei*来测量降解的自动化清晰区域测定.
- 为642种不同的聚和聚碳酸盐生成数据集.
- 机器学习模型的应用用于生物降解性预测.
主要成果:
- 生物降解性受到形重复单元长度的显著影响 (较短的链<15个碳是更好的).
- 短侧链和骨干以太群增强了生物降解性.
- 芳香基通常会降低生物降解性,正体和副体的替代比元体更有利.
- 其他异质原子增加了降解速度,但不一定是整体生物降解性.
结论:
- 高通量生物降解试验为材料选提供了一个可扩展的方法.
- 特定的结构特征,包括亚利法链长度和芳香替代模式,对于设计可生物降解聚合物至关重要.
- 机器学习模型可以从化学结构准确预测生物降解性,加速可持续塑料的开发.
