华南理工大学林志伟教授课题组ACS Nano：精准预测DNA序列用于目标手性碳纳米管分离及性能调控

文章预览

单壁碳纳米管（SWCNTs）因其优异的电学、光学和力学性能，已广泛应用于电子器件、光学仪器、疾病检测、能量储存等多个领域。SWCNTs的结构由手性向量( n, m )定义，每一个向量坐标( n, m )都赋予碳纳米管不同的结构特点与功能特性。根据不同的应用需求，往往需要选择具有特定手性( n, m )的SWCNTs，以实现最佳性能表现。因此，发展高效的单手性SWCNTs分离方法，对于推动基础研究和实际应用具有重要意义。 DNA在分离单手性SWCNTs方面有独特的优势。筛选有效的DNA序列（也称作可识别序列，resolving sequences）是实现单手性SWCNTs分离的前提条件。近些年发展的“机器学习+实验迭代”方法大大提高了筛选可识别序列的成功率。然而，预测用于分离特定手性SWCNTs的DNA序列仍是一项艰巨挑战。 针对该挑战，最 近华南理工大学前沿软物质学院林志伟课题组与 张睿 ………………………………