“水凝胶女神”龚剑萍、范海龙等合作，最新Nature封面：开发出超粘水凝胶！

主要观点总结

该文章介绍了一种数据驱动的水下粘附水凝胶设计策略，该策略结合了数据挖掘、仿生实验设计与机器学习，成功预测并开发了水下粘附强度达到兆帕级的超粘水凝胶。该成果展示了一个从“仿生经验”走向“数据驱动”的完整材料设计路径，具有重大的经济和战略价值。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

水下粘附材料是支撑海洋工程装备与高端生物医用器械发展的关键基础材料，具有广泛的应用前景和重要的经济和战略价值。然而，其研发仍处于相对初级阶段，特别是在复杂水环境中难以实现可靠粘附。

关键观点2: 研究突破

来自北海道大学的龚剑萍教授和范海龙团队提出了一种融合数据挖掘、仿生实验设计与机器学习的“三位一体”设计策略，成功预测并开发了水下粘附强度达到兆帕级的超粘水凝胶。这项成果展示了一个从“仿生经验”走向“数据驱动”的完整材料设计路径。

关键观点3: 研究方法

研究团队从NCBI数据库中获取了2万多条与粘附蛋白相关的序列，覆盖了3822个物种。他们采用了一种统计策略，提取每一个物种的共有序列，并通过机器学习预测更优配方。最终，通过三轮迭代，合成并测试了数百种基于预测配方的水凝胶，获得了粘附强度突破1MPa的超级水凝胶。

关键观点4: 研究成果

该策略不仅打破了传统经验驱动、试错为主的研发模式，为复杂软物质的系统化设计提供了可复制的新范式，也为人工智能在高分子材料科学中的深入应用拓展了全新的研究空间。

关键观点5: 研究团队

该研究团队的成员包括龚剑萍教授、范海龙副教授、瀧川一学教授、李伟博士等，他们共同致力于水下粘附材料的研发和应用。

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