Nature Catalysis: 人工光合作用效率实现数量级提升


一、导读

在自然界中,光合作用是由具有高效率和高选择性的酶参与的。酶依赖于由精确排列的金属中心、氨基酸和辅助因子组成的活性位点来有效催化化学反应。虽然人类已经开发了一些人工系统来模拟酶的催化活性和选择性,例如,金属团簇,金属和金属氧化物纳米粒子,超分子和聚合物和金属-有机框架(MOFs)。然而,目前的人工酶设计主要是模仿酶的活性金属中心,并未涉足二级配位或额外的辅助因子。因此,人工酶系统目前仅限于催化相对简单的反应,缺乏普适的系统可调节性。需要一种通用方法来合理设计具有复杂但可调活性位点的人工酶,以解决各种挑战性和有价值的化学转化问题。

二、成果掠影

近日,美国芝加哥大学林文斌教授团队报道了一种金属有机骨架人工酶系统(金属-有机-酶,MOZ),该酶通过将活性金属中心、近端氨基酸和其他辅助因子整合到一个可调谐的金属-有机框架单层中来合成。研究者设计了两个MOZs库来进行光催化CO2还原和水氧化反应。通过调整MOZs中包含的氨基酸,系统地优化了这些库的活性和选择性。将这些优化的MOZs组合成一个单一系统中,实现完全的人工光合作用反应。

相关成果以“Biomimetic active sites on monolayered metal–organic frameworks for artificial photosynthesis”为题发表在NatureCatalysis上。

三、核心创新点

  • 报道了一种基于金属-有机框架的人工酶,该酶在单个MOF单分子层上精确排列金属中心、氨基酸和辅助因子,从而生成明确而复杂的活性位点;
  • 设计与合成两类MOZs库:MOZ-4和MOZ-7,并分别用于光促二氧化碳还原反应和水氧化反应的催化活性筛选。MOZ-4和MOZ-7与Co(bpy)32+(bpy, 2,2′-bipyridine)作为氧化还原介质的组合,实现了人工总光合作用,其转化率(TOF)为7 h1,比之前报道的光催化剂性能高一个数量级。

四、数据概览

图1MOZs设计思路 © 2022 Springer Nature

图2MOZ的构建和CO2RR的优化 © 2022 Springer Nature

图3MOZs的表征 © 2022 Springer Nature

图4MOZs光催化CO2RR © 2022 Springer Nature

图5MOZs光催化WOR © 2022 Springer Nature

图6MOZs的人工光合作用 © 2022 Springer Nature

五、成果启示

在这项工作中,通过将活性金属中心、近端氨基酸和其他辅助因子整合到可调节的MOF单分子层中,实现了对MOF的人工酶的合理设计。通过多样化-选择-优化策略,分别开发了两种用于光催化CO2RR和WOR的MOZs库。当应用于独立系统中,MOZs在Co(bpy)32+作为氧化还原介质,实现了高效的人工光合作用。通过将多种金属配合物、氨基酸、多肽、人工配体和其他辅助因子整合到MOF单分子层中,研究所报道的系统的工作原理可以用于开发其他MOZs,来应对日益具有挑战性的反应。

原文详情:https://www.nature.com/articles/s41929-022-00865-5

本文由张熙熙供稿。

分享到