摘要：单壁碳纳米管（SWCNTs）凭借其卓越的电学、光学及力学性能，已经在电子器件、光学仪器、疾病检测和能量储存等多个领域得到了广泛应用。然而，常规SWCNTs中包含几十上百种不同手性的组分，这在一定程度上限制了其进一步的应用。近年来，DNA作为分选单一手性SWCN

单壁碳纳米管（SWCNTs）凭借其卓越的电学、光学及力学性能，已经在电子器件、光学仪器、疾病检测和能量储存等多个领域得到了广泛应用。然而，常规SWCNTs中包含几十上百种不同手性的组分，这在一定程度上限制了其进一步的应用。近年来，DNA作为分选单一手性SWCNTs的有效工具，已经得到广泛验证。通过DNA与SWCNTs的复合，形成的DNA-SWCNTs复合物展现出独特的性能，在生物传感、疾病检测、智慧农业和量子材料等领域展现了极为诱人的应用前景。

然而，DNA在SWCNTs上的具体构象始终未能被揭示，这是自2003年该领域发展以来的一个未解之谜。这一难题不仅阻碍了科学家们深入理解DNA为SWCNTs赋能的机制，也使得设计用于分选单一手性SWCNTs的“可识别DNA序列”和高性能生物传感器变得无法实现。尽管全球许多科研人员已尝试多种方法进行突破，但至今仍未能解决这一关键问题。

近日，华南理工大学林志伟教授团队通过开发高分辨液相原子力显微镜（AFM）技术，首次揭开了DNA在SWCNTs上缠绕构象的神秘面纱，明确了特定DNA可以在SWCNT上形成有序的左旋缠绕构象，揭示了DNA为SWCNTs赋能的分子机制。该文章以“Understanding DNA-Encoded Carbon Nanotube Sorting and Sensing via Sub-nm Resolution Structural Determination”为题发表在国际知名期刊《Science Advances》上。华南理工大学前沿软物质学院博士生李依浓为本文第一作者，林志伟教授为主要通讯作者，美国国家标准与技术研究院（NIST）的 Ming Zheng研究员为共同通讯作者，华南理工大学为本论文的第一通讯单位。

在已有的众多工作和方法均未取得突破性进展的背景下， AFM是解析DNA在SWCNTs上构象的最可行方法之一，但是仍然存在许多挑战：1）DNA缠绕在SWCNTs的曲面外壁上使结构变得非常复杂；2）AFM探针的曲率半径（>10 nm）明显大于DNA的特征结构（~2 nm螺距），使~0.2 nm的高度差极难探测；3）DNA和SWCNTs都具有形变的能力，在AFM探针的压力下，产生微小的形变会使DNA的真实结构特征难以分辨。为了解决以上困难，作者使用极软的探针、小振幅、高频率，精准地对探针施加给样品的力进行了调节，成功避免DNA-SWCNTs形变的同时获得高分辨率的DNA构象信息，首次在实验上实现了DNA-SWCNTs结构的精确解析（图1）。

图1 DNA在SWNCT上有序缠绕结构的构筑和表征。

首先利用上述的方法对一种典型的DNA-SWCNT复合物SS65-(–)(6,5)进行了结构解析，明确了SS65在(–)(6,5)上为有序缠绕的左旋结构，测量得到了1.68 nm的螺距以及1.91 nm的直径，并用冷冻电子显微镜（Cryo-EM）进行了验证。结果表明AFM的测量结果与Cryo-EM的结果非常一致，证明了AFM表征DNA-SWCNTs结构的精度达到了亚纳米级（图2）。需要注意的是，尽管Cryo-EM可以通过衍射花样提供准确的螺距信息，但其无法确定螺旋结构的旋向（即左旋或右旋）。相比之下，本文的AFM图像清晰地揭示螺旋结构的旋向特征。

图2 通过AFM和Cryo-EM表征SS65-(–)(6,5)的结构。

此外，作者进一步解析了C3(CCG)3-(+)(9,1)，(T3C3)2C3-(–)(8,3)，G2C8GC-(10,0)以及SS65-(+)(6,5)四种DNA-SWCNTs的结构，发现所有的可识别的DNA在对应的SWCNTs上都会形成有序的左旋缠绕构象，但是具有不同的螺距( P )和直径( D )，螺距范围从1.59 nm到2.20 nm（图3）。

图3 多种不同单一手性SWCNT上的DNA结构表征。

经过可识别序列提纯的DNA-SWCNTs复合物在生物传感领域有非常优异的性能，作者利用三个具有不同螺距的DNA-SWCNTs对多巴胺等四种神经递质进行了传感实验。明确了螺距是影响DNA-SWCNTs传感器对目标分子响应能力的关键因素，在神经递质体系中，越大的螺距会产生越强的响应（即越高的灵敏度），原因在于多巴胺的吸附会排除未被DNA包裹的SWCNTs表面的水分和氧气，从而减少荧光猝灭。研究进一步表明，具有更高灵敏度的传感器并不一定具有更强的分辨能力。例如，尽管具有最大螺距的(T3C3)2C3-(–)(8,3)传感器灵敏度最高，但其未能显著区分四种神经递质；而具有适中螺距的C3(CCG)3-(+)(9,1)传感器则能够显著的区分四种神经递质。这一结果突显了DNA-SWCNTs在传感领域的独特性和巨大潜力（图4）。

图4 DNA构象调控的SWCNT对神经递质传感。

基于精确的结构解析，作者进一步建立了氢键网络模型（HBN），从机理上揭示了DNA在SWCNTs上之所以能够形成有序缠绕的构象，是因为碱基间形成稳定的非Watson-Crick氢键网络。并根据这一理论模型，首次成功的设计了可以分选 (+)(9,1)，(–)(6,5)和(+)(6,5)的多条可识别序列，并设计出了可以有效识别四种神经递质的高性能传感器TCC(CCG)3-(+)(9,1)（图5）。

图5 构建DNA有序缠绕模型，指导DNA序列的理性设计。

总结，本研究通过开发高分辨的AFM扫描技术，实现了对DNA-SWCNTs体系的亚纳米级高分辨结构解析，明确了DNA分离单手性SWCNTs的机理是形成了周期性有序结构，可识别DNA在对应的SWCNTs上呈左旋的有序缠绕结构，但拥有不同的螺距和直径。提出了DNA-SWCNT传感器拥有不同性能的本质原因是DNA在SWCNTs上可以形成不同的构象，与检测物结构匹配的螺距可以使传感器具有最优的传感分辨能力。最后，建立了氢键网络模型，并以此为基础首次实现了理性设计DNA序列，用于分离目标手性SWCNTs和设计具有特定性能的传感器。

本工作得到了国家重点研发项目（2023YFA0915200）、国家自然科学基金（52273265）、广东省基础与应用基础研究项目（2024A1515012437、2024B1515040023）、中央高校基本科研业务费（2023ZYGXZR107）、广州市“GJYC”计划项目（2024D03J0002, 2024D01J0057）、广州市科技菁英“领航”项目（2025A04J7015）、小米基金会等多个项目和基金的支持。

文章信息：

Yinong Li, Yawei Wen, Leticia C. Beltrán, Li Zhu, Shishan Tian, Jialong Liu, Xuan Zhou, Piaoyi Chen, Edward H. Egelman, Ming Zheng*, Zhiwei Lin*，Understanding DNA-Encoded Carbon Nanotube Sorting and Sensing via Sub-nm Resolution Structural Determination

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来源：阿新科学在线