[論文レビュー] Towards rational design of power-law rheology via DNA nanostar networks

Nathaniel Conrad, Omar A. Saleh+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 28, 2023

Nanopore and Nanochannel Transport StudiesEngineering被引用数 3

ひとこと要約

本研究では、調整可能な強固な結合と弱い結合を有するDNAナノスターネットワークが、べき則の流れの性質を合理的に設計可能であることを示している。強結合と弱い結合の割合を変化させることで、粘性の弱い結合マトリックスを通過する強結合サブネットワーク内の拡散的応力緩和が、フラクタル次元に関連する指数に従う周波数依存の弾性率と損失率のスケーリングを生じることを、著者らが示している。この結果は、シミュレーションと実験によって裏付けられている。

ABSTRACT

We measure the rheology of transient hydrogels comprised of a single type of DNA nanostar that makes both strong and weak bonds. These gels exhibit power-law frequency-dependence of their storage and loss moduli, with scaling exponents that depend on the proportions of the two bonds. A diffusive stress-relaxation model, in which the strong-bond sub-network relieves stress by diffusing through an effective viscosity imposed by the weak bonds, explains the scaling of their moduli. The model has implications for the fractal dimensions of the strong-bond sub-network that are in good agreement with measurements and makes testable predictions for the viscoelasticity of other transient hydrogels. Overall, this work demonstrates the power of DNA nanotechnology to decipher, and potentially rationally design, power-law rheology.

研究の動機と目的

• 一時的ゲルにおけるべき則の流れの性質の起源を理解すること。これは、標準的なマクスウェル行動とは逸脱する。
• 異なる結合種（強結合と弱い結合）がもたらす複数の緩和時間スケールが、粘弾性応答に与える影響を調査すること。
• ネットワークのトポロジー、結合ダイナミクス、周波数依存の弾性率スケーリングを結びつける予測モデルの構築すること。
• 正確に制御された結合価数と強度を有するDNAナノスターモデルを用いて、モデルの妥当性を検証すること。
• 特徴的な粘弾性特性を有する複雑なバイオマテリアルの合理的設計のためのフレームワークを確立すること。

提案手法

• 6本のアームを有するDNAナノスターラーを合成し、それぞれに強結合（γ: TGCGCGCA）、弱い結合（α: CGATCG）、または結合を持たない（x）オーバーハングを付加することで、粒子間結合を制御した。
• ナノスターラー溶液を熱的アニール処理することで、二重結合種を有する一時的ネットワークを形成した。
• 周波数（0.1–10 Hz）および温度（5–50 °C）の範囲で線形粘弾性領域における振動型 rheology を実施し、時間-温度同一化法を用いてマスターカーブを構築した。
• 強結合ネットワークが弱い結合で定義される粘性媒体内を拡散することで緩和する、拡散的応力緩和（DSR）モデルを適用した。
• ストレインスイープを実施し、弾性相関長 ξ(f) を推定し、Zimm状態における f⁻¹/³ スケーリングとの整合性を検証した。
• 2次元近似的等定ネットワークのシミュレーションと実験のスケーリング指数を比較することで、DSRモデルの妥当性を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 DNAナノスターネットワークにおける2種類の異なる結合（強結合と弱い結合）が、貯蔵弾性率および損失弾性率の周波数依存性にどのように影響を与えるか？
• RQ2 拡散的応力緩和モデルは、このようなネットワークで観察された弾性率のべき則スケーリングを説明できるか？
• RQ3 強結合サブネットワークのフラクタル次元と観察されたべき則の指数との関係は何か？
• RQ4 強結合と弱い結合の比率が、周波数に依存する弾性相関長 ξ のスケーリングにどのように影響を与えるか？
• RQ5 2次元近似的等定ネットワークのシミュレーションは、DSRモデルおよび G′ スケーリングの予測をどの程度支持するか？

主な発見

• 1種類の結合のみを有するゲル（例：α₆ または x₃γ₃）は、G′ ∼ f² および G′′ ∼ f を示し、単一の緩和モードに類似したマクスウェル的挙動を示した。
• 強結合と弱い結合の両方を有するヘテロタイプのネットワークでは、べき則のスケーリングが観察された：α₄γ₂およびα₃γ₂系では G′ ∼ f¹/² および G′′ ∼ f¹/² となった。
• α₄γ₂およびα₃γ₂ゲルでは、弾性相関長 ξ が f⁻¹/³ に比例してスケーリングし、Zimm状態における拡散的応力緩和（DSR）モデルと整合的であった。
• 2次元近似的等定ネットワークのシミュレーションでは、Zimm極限で G′ ∼ f⁰.⁶⁰、Rouse極限で f⁰.⁴⁷ が予測され、実験のスケーリング指数と一致した。
• 応力伝達鎖のフラクタル次元（d_min ≈ 1.80）およびネットワーク全体のフラクタル次元（d_fr ≈ 1.86）は、観察されたスケーリング行動と整合的であった。
• DSRモデルは、単純な緩和モードの加算では捉えきれない、出現的な広範な緩和ダイナミクスを効果的に説明できた。