项目名称: 极端环境蜘蛛的丝纤维结构、力学性能与生物学功能研究

项目编号: No.31160420

项目类型: 地区科学基金项目

立项/批准年度: 2012

项目学科: 生物科学

项目作者: 蒋平

作者单位: 井冈山大学

项目金额: 54万元

中文摘要: 蜘蛛丝是一种经4亿年进化而来的天然动物蛋白纤维,它的生物学功能塑造了其特有的结构与性能。对蛛丝结构与性能的研究主要集中在低海拔地面上分布的结网型农林蜘蛛,而对其它不结网和栖息在极端环境下蜘蛛的丝纤维研究甚少。现有文献数据与我们前期对蜘蛛卵袋丝的研究结果表明,蜘蛛丝具有力学性能策略,但有待进一步深入系统的研究。为此,本项目拟以三种不同极端环境下的蜘蛛类型(高寒蜘蛛、水蜘蛛和洞穴蜘蛛)常见种为研究对象,在探明其基本生活史特征的基础上,以与蜘蛛的生存繁殖密切相关的蛛丝纤维为研究材料,通过对丝腺形态解剖、丝腺和蛛丝的氨基酸蛋白质组成、蛛丝超微形貌结构、蛋白质二级结构、拉伸力学行为、力学性能及其权衡策略与生物学功能的比较研究,从生物学、蛋白质化学及材料力学三个角度,阐明极端环境下蜘蛛丝结构、力学性能及其权衡策略与生物学功能之间的关系,为人们进行能适应极端环境的新型丝纤维材料的仿生设计提供有关理论依据

中文关键词: 蜘蛛丝;极端环境;结构;力学性能;生物学功能

英文摘要:

英文关键词: spider silk;Extreme environment;structure;tensile properties;biological functions

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

WWW2022 | 迷途知返:分布迁移下的图神经网络自训练方法
专知会员服务
16+阅读 · 2022年2月19日
【AAAI2022】混合图神经网络的少样本学习
专知会员服务
43+阅读 · 2021年12月14日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月7日
【ICML2020】强化学习中基于模型的方法,279页ppt
专知会员服务
43+阅读 · 2020年10月26日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年10月22日
PNAS |Deep learning 预测药物-药物的相互作用
GenomicAI
7+阅读 · 2022年1月20日
深度学习预测蛋白质-蛋白质相互作用
机器之心
5+阅读 · 2022年1月15日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月16日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Deep Reinforcement Learning: An Overview
Arxiv
17+阅读 · 2018年11月26日
小贴士
相关VIP内容
WWW2022 | 迷途知返:分布迁移下的图神经网络自训练方法
专知会员服务
16+阅读 · 2022年2月19日
【AAAI2022】混合图神经网络的少样本学习
专知会员服务
43+阅读 · 2021年12月14日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月7日
【ICML2020】强化学习中基于模型的方法,279页ppt
专知会员服务
43+阅读 · 2020年10月26日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年10月22日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员