The efficiency of nanopore-based biosequencing techniques requires fast anionic polymer capture by like-charged pores followed by a prolonged translocation process. We show that this condition can be achieved by setting a pressure-solvation trap. Polyvalent cation addition to the KCl solution triggers the like-charge polymer-pore attraction. The attraction speeds-up the pressure-driven polymer capture but also traps the molecule at the pore exit, reducing the polymer capture time and extending the polymer escape time by several orders of magnitude. By direct comparison with translocation experiments [D. P. Hoogerheide et al., ACS Nano 8, 7384 (2014)], we characterize as well the electrohydrodynamics of polymers transport in pressure-voltage traps. We derive scaling laws that can accurately reproduce the pressure dependence of the experimentally measured polymer translocation velocity and time. We also find that during polymer capture, the electrostatic barrier on the translocating molecule slows down the liquid flow. This prediction identifies the streaming current measurement as a potential way to probe electrostatic polymer-pore interactions.


翻译:基于纳米波粒的生物序列技术的效率要求通过类似充电孔和长时间迁移过程来快速活性聚合物的捕捉,并随后进行长期迁移过程。 我们表明,通过设置压力解锁装置,可以实现这一条件。 KCl溶液的多价加热会触发类似充电聚合物孔吸引的吸引力。 吸引加速压力驱动聚合物捕捉,同时也在孔口捕捉分子,减少聚合物捕捉时间,并将聚合物逃逸时间延长若干级。 通过直接比较转置实验[D. P. Hoogerheide 等人, ACSO 8, 7384(2014)],我们把目前流动的聚合物在压力挥发装置中的电流动力和电动动力定性为压力- 压力- 聚合物迁移速度和时间。 我们还发现,在聚合物捕捉过程中,传动分子的电阻屏障会延缓液体流流。 通过这一预测,我们将流流测量和电动的电动动力动力动力动力动力特性定位作为进行电动分子感动聚合物感动互动的可能方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月25日
Arxiv
3+阅读 · 2018年4月9日
VIP会员
相关资讯
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
相关论文
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月25日
Arxiv
3+阅读 · 2018年4月9日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员