质量规范和AI的团队确定单体的聚合物的序列

国家材料科学研究所(年来)开发了一个基于ai质量光谱技术能够确定聚合物的单体的序列。这种技术可能有助于获得更深入地理解基本的高分子结构,促进新材料的发展和帮助解决塑料回收的问题。

聚合物是一个非常大的分子链组成的许多(从数百到成百上千)被称为单体小分子结合在一起。许多常见的聚合物(如塑料和树脂)共聚物,几种不同类型的单体组成。共聚合过程中,单体沿着主链是随机安排的,生成序列分布。因为这个序列分布被认为大大影响共聚材料的材料性能,聚合物的发展sequencer-an分析方法定量评估分布被等待是一个潜在的有效的工具对创新的高分子材料。

这个研究小组最近开发了世界上第一个实用的聚合物音序器量化短单体片段在特定序列,在此称为“密码子”利用核苷酸三联体的类比,通过热解质谱。在这种技术中,一个分析物共聚物逐渐从室温加热到600摄氏度,先后生成低聚物的碎片被质谱仪记录的热脆弱的感情。基于片段的模式,虚拟共聚物重复一个密码子物种通过人工智能分析,重构允许密码子组成的量化分析物。此聚合物音序器适用于各种组合的多功能单体。此外,聚合物音序器可以用来分析其他各种材料的碎片在热处理中蒸发。这包括不溶性或与无机成分non-liquefiable样品材料和复合材料。

研究小组计划调查序列分布和共聚物性能之间的关系和发展顺序控制聚合技术,使用开发聚合物音序器的关键技术。这种尝试可以提高各种高分子材料的性能,解决环境问题引起的塑料。

参考:Hibi Y, Uesaka年代,Naito m数据驱动的音序器,揭示潜在的“密码子”合成共聚物。化学科学。2023;14 (21):5619 - 5626。doi:10.1039 / D2SC06974A

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