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为解决合成基于蜘蛛丝基序的强韧蛋白纤维难题，研究人员开展相关模拟研究，揭示拉伸影响机制及对性能的提升作用。
在神奇的生物材料世界里，蜘蛛丝一直是个 “明星选手”。天然蜘蛛丝纤维的拉伸强度能与钢铁媲美，韧性更是可与尼龙、凯夫拉织物比肩。想象一下，一种材料既强又韧，还能生物降解、生物相容，甚至具有抗菌性，这简直就是材料界的 “完美选手”。基于这些优异特性，蜘蛛丝在医疗领域有着巨大的应用潜力，比如可用于制作缝合线、蛋白质基粘合剂、血管移植物等。
然而，想要大规模获取天然蜘蛛丝并非易事。蜘蛛养殖面临诸多难以克服的挑战，使得完整的天然蜘蛛丝服装制作成本高昂且仅用于展览。于是，科研人员将目光转向重组合成蜘蛛丝。虽然重组合成的蜘蛛丝无法完全复制天然蜘蛛丝的卓越性能，但也具备不少优良特性。
不过，新的问题又出现了。在合成基于蜘蛛丝基序的强韧蛋白纤维时，理解蛋白质序列与纺丝后拉伸过程之间的耦合关系成为一大难题。以往的研究虽然揭示了各向异性在丝纤维力学中的关键作用，但未能直接将各向异性的分子描述与纤维力学性能联系起来。为了攻克这一难题，研究人员开启了深入探索之旅。
美国相关研究机构的研究人员开展了一系列研究，相关成果发表在《SCIENCE ADVANCES》上。研究人员利用粗粒化耗散粒子动力学（DPD）方法，将丝绸表示为溶剂中的简单二嵌段共聚物，以此来捕捉纺丝后拉伸过程中蛋白质取向和延伸与机械性能之间的关系。
在研究方法上，主要运用了以下关键技术：
- 分子动力学模拟：使用 LAMMPS 软件进行 DPD 模拟，通过设置不同的参数，模拟蜘蛛丝在不同条件下的分子行为，包括蛋白质的聚集、拉伸等过程。
- 拉曼光谱技术：对湿纺纤维进行拉曼光谱分析，以此来验证模拟中观察到的链延伸与晶区取向之间的关系。
- 重组丝纤维制备与测试：通过重组方法合成蜘蛛丝纤维，对其进行湿纺、拉伸处理，并进行力学性能测试，与模拟结果进行对比。
研究结果如下：
- 拉伸力诱导的分子有序和排列：研究人员模拟了不同分子量（MW）的蛋白质，通过在系统初始平衡后对每条链的两端施加大小相等、方向相反的拉力（Fp），来模拟手动纺丝后拉伸过程中蛋白质的延伸和排列。研究发现，较长的蛋白质在Fp作用下更易伸展，但要达到相同的有序水平则需要更大的力。通过定义一些变量，如轮廓长度归一化的端到端长度（Ree/Nmb）和延伸比（λee），发现低 MW 系统在增加力的情况下容易实现高有序度，且Ree/Nmb更高；而λee对高 MW 蛋白质的力更敏感，在任何给定的有序度下都能达到更高的值。
- 分子有序对氢键和均方位移（MSD）的影响：在 DPD 模型中，研究人员定义了氢键，并通过计数系统中形成的氢键数量，发现拉伸处理后整体氢键数量适度增加，且随着分子有序度（s0）的增加，蛋白质间氢键（HBinter）占总氢键（HBtot）的比例上升。同时，研究还测量了 MSD，发现较低的MSD表明 “a” 型珠子的位置偏差远小于 “b” 型珠子，增加 MW 或s0都能降低MSD，在高 MW 和高s0时MSD最小。
- 通过纺丝后拉伸再现模拟的机械性能包络趋势：对施加Fp后达到不同有序状态的系统进行单轴拉伸变形模拟，研究发现最大应力（σm）与有序度（s0）呈正相关，而应变在最大应力处（?m）与σm呈负相关。通过对重组合成的蜘蛛丝纤维进行拉伸测试和拉曼光谱分析，验证了模拟中观察到的分子有序、拉伸程度与机械性能之间的关系。同时，研究还建立了理论描述，将模拟和实验中观察到的一些可测量特征与蜘蛛丝机械性能联系起来。
研究结论和讨论部分指出，该研究揭示了分子水平特征对结构和机械性能的过程依赖性，为开发考虑聚合物材料过程和组成的混合计算、实验和理论预测模型迈出了重要一步。虽然该研究目前存在一些局限性，如缺乏一级序列分辨率、未考虑合成丝纺丝的最终挤出步骤等，但为后续研究指明了方向。未来研究可通过实施系统的粗粒化方法引入一级序列特征，建立溶剂交换模型等，进一步完善对蜘蛛丝及其他生物材料的研究，有望推动生物材料在更多领域的应用和发展。
