[논문 리뷰] From Car Parking to Protein Adsorption: An Overview of Sequential Adsorption Processes

J. Talbot, Gilles Tarjus외 2명|ArXiv.org|1999. 06. 29.

Polymer Surface Interaction Studies인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 액체-고체 인터페이스에서 큰 입자의 비가역적 순차적 흡착을 위한 이론적 프레임워크를 제시한다. 무작위 순차적 흡착(RSA)을 기본 모델로 사용하여, 입자 이방성, 다분산성, 확산, 탈착, 다층 구조 형성 등을 일반화하여 포함한다. 다양한 시스템, 예를 들어 단백질 흡착과 콜로이드 침전에서의 피복도, 구조 및 동역학을 예측하기 위한 분석 도구와 시뮬레이션 기준을 제공한다.

ABSTRACT

The adsorption or adhesion of large particles (proteins, colloids, cells, >...) at the liquid-solid interface plays an important role in many diverse applications. Despite the apparent complexity of the process, two features are particularly important: 1) the adsorption is often irreversible on experimental time scales and 2) the adsorption rate is limited by geometric blockage from previously adsorbed particles. A coarse-grained description that encompasses these two properties is provided by sequential adsorption models whose simplest example is the random sequential adsorption (RSA) process. In this article, we review the theoretical formalism and tools that allow the systematic study of kinetic and structural aspects of these sequential adsorption models. We also show how the reference RSA model may be generalized to account for a variety of experimental features including particle anisotropy, polydispersity, bulk diffusive transport, gravitational effects, surface-induced conformational and orientational change, desorption, and multilayer formation. In all cases, the significant theoretical results are presented and their accuracy (compared to computer simulation) and applicability (compared to experiment) are discussed.

연구 동기 및 목표

• 액체-고체 인터페이스에서 큰 입자의 비가역적 순차적 흡착을 위한 이론적 프레임워크를 개발하는 것.
• 입자 형상, 크기 분포, 표면 유도적 구조 변화와 같은 현실적인 물리적 특성을 통합함으로써 단순 모델의 한계를 해결하는 것.
• 단백질과 콜로이드를 포함한 다양한 실험 시스템에서 흡착 과정의 동역학적 및 구조적 기술을 통합하는 것.
• 이론적 예측의 정확성과 적용 가능성을 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험 데이터와 비교하여 평가하는 것.
• 기본 RSA 모델을 탈착, 다층 형성, 확산 이동과 같은 복잡한 현상을 포함하도록 확장하는 것.

제안 방법

• 비가역적이고 기하학적으로 차단되는 흡착을 기초로 무작위 순차적 흡착(RSA) 모델을 사용한다.
• 피복도 및 구조의 진화를 연구하기 위해 운동적 몬테카를로 시뮬레이션과 평균장 근사를 적용한다.
• 입자 이방성, 다분산성, 정렬 효과를 고려한 일반화된 RSA 모델을 도입한다.
• 수정된 속도 방정식과 반응-확산 형식론을 통해 표면 확산과 부피 확산을 통합한다.
• 비평형 통계역학과 확장된 속도 방정식을 사용하여 탈착 및 다층 형성을 모델링한다.
• 광범위한 컴퓨터 시뮬레이션과 콜로이드 및 단백질 시스템의 실험 데이터와의 비교를 통해 이론적 예측의 타당성을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 입자 이방성이 순차적 흡착에서 포화 피복도와 구조에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 다분산성이 비가역적 흡착 과정의 동역학과 최종 피복도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 확산 이동과 표면 확산은 실제 시스템에서 흡착 속도와 형태에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 탈착과 다층 형성 현상은 어느 정도까지 일관된 이론적 프레임워크에 통합될 수 있는가?
• RQ5 평균장 근사와 분석 모델은 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험 결과를 얼마나 잘 예측하는가?

주요 결과

• RSA 모델은 구형 입자에 대해 약 0.828의 최대 무작위 밀집 밀도를 예측하며, 이는 시뮬레이션 및 실험 데이터와 일치한다.
• 이방성 입자는 기하학적 차단이 증가하므로 구형 입자보다 낮은 포화 피복도를 보이며, 특히 길쭉한 형상일 경우 피복도가 크게 감소한다.
• 다분산 시스템은 작은 입자가 간극을 더 잘 메워서 다분산성에 비해 더 높은 최종 피복도를 보이며, 이는 더 높은 패킹 효율성 때문이기도 하다.
• 표면 확산을 통합하면 효과적인 흡착 속도가 증가하고, 더 높은 피복도와 더 정렬된 구조를 유도할 수 있다.
• 탈착 과정은 최종 표면 피복도를 감소시키며, 특히 중간 흡착 시간에 비모노톤적인 피복도 변화를 유도할 수 있다.
• 다층 형성은 이차 흡착을 允허하는 확장된 RSA 모델로 가장 잘 기술되며, 특정 조건에서는 단층 한계를 초월해 피복도가 증가한다.