Adsorption of Random Copolymer on a Chemically Heterogeneous Periodic Stripe-Patterned Surface

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The adsorption of a single random copolymer chain containing correlations in a sequence on the chemically heterogeneous periodic surface with the alternating striped texture is studied theoretically. The problem is solved within the framework of a partially directed walk polymer model in three dimensions using the generating functions approach and the annealed disorder approximation for averaging over the ensemble of random sequences of units in the copolymer. Dependences of the adsorption transition point on the composition of the random copolymer and the degree of correlation in the random sequence of units for various periodic surfaces are presented. It is shown that for compositionally symmetric and weakly symmetric surfaces there is the optimal composition of the random copolymer and the degree of correlation in the sequence of units, at which the inverse temperature corresponding to the adsorption transition point has a local minimum. In the case of the compositionally symmetric surface, the “optimal” random copolymer is also symmetric in composition. For surfaces with a pronounced composition asymmetry the best adsorbent is a homopolymer complementary to sites that prevail on the surface. The degree of asymmetry range, in which the dependence of the inverse transition temperature on the copolymer composition and the correlation parameter exhibits the local minimum, is fairly narrow.

About the authors

A. S. Ivanova

Institute of Macromolecular Compounds, Russian Academy of Sciences

Email: sasinaas@yandex.ru
199004, St. Petersburg, Russia

A. A. Polotsky

Institute of Macromolecular Compounds, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: sasinaas@yandex.ru
199004, St. Petersburg, Russia

References

  1. Fleer G.J., Cohen-Stuart M.A., Scheutjens J.M.H.M., Cosgrove T., Vincent B. Polymers at Interfaces. London: Chapman and Hall, 1993.
  2. Eisenriegler E. Polymers Near Surfaces. Singapore: World Scientific, 1993.
  3. Daoud M. // C. R. Acad. Sci. Paris Ser. IV. 2000. V. 1. № 9. P. 1125.
  4. Encyclopedia of Colloid and Interface Science / Ed. by T. Tadros. Berlin; Heidelberg: Springer-Verlag, 2013.
  5. González García A., Nagelkerke M.M.B., Tuinier R., Vis M. // Adv. Colloid Interface Sci. 2020. V. 275. P. 102077.
  6. Bellmann C. Surface Modification by Adsorption of Polymers and Surfactants. Berlin: Springer, 2008. P. 235.
  7. Brun Y., Rasmussen C.J. // Liquid Chromatography/ Ed by S. Fanali, P.R. Haddad, C.F. Poole, M.-L. Riekkola. Amsterdam: Elsevier, 2017. P. 275.
  8. Kim S., Oh S.M., Kim S.Y., Park J.D. // Polymers. 2021. V. 13. № 17. P. 2960.
  9. Russell A.J., Baker S.L., Colina C.M., Figg C.A., Kaar J.L., Matyjaszewski K., Simakova A., Sumerlin B.S. // AIChE J. 2018. V. 64. № 9. P. 3230.
  10. Kapelner R.A., Yeong V., Obermeyer A.C. // COCIS. 2021. V. 52. P. 101407.
  11. Clegg J.R., Peppas N.A. // Soft Matter. 2020. V. 16. № 4. P. 856.
  12. Hilburg S.L., Ruan Z., Xu T., Alexander-Katz A. // Macromolecules. 2020. V. 53. № 21. P. 9187.
  13. Jayapurna I., Ruan Z., Eres M., Jalagam P., Jenkins S., Xu T. // Biomacromolecules. 2023. V. 24. № 2. P. 652.
  14. Panganiban B., Qiao B., Jiang T., DelRe C., Obadia M.M., Nguyen T.D., Smith A.A.A., Hall A., Sit I., Crosby M.G., Dennis P.B., Drockenmuller E., Olvera de la Cruz M., Xu T. // Science. 2018. V. 359. № 6381. P. 1239.
  15. Nguyen T.D., Qiao B., Olvera de la Cruz M. // PNAS. 2018. V. 115. № 26. P. 6578.
  16. Srebnik S., Chakraborty A.K., Shakhnovich E.I. // Phys. Rev. Lett. 1996. V. 77. № 15. P. 3157.
  17. Bratko D., Chakraborty A.K., Shakhnovich E.I. // Chem. Phys. Lett. 1997. V. 280. № 1–2. P. 46.
  18. Bratko D., Chakraborty A.K., Shakhnovich E.I. // Comput. Theor. Polym. Sci. 1998. V. 8. № 1–2. P. 113.
  19. Golumbfskie A.J., Pande V.S., Chakraborty A.K. // Proc. Natl Acad. Sci. USA. 1999. V. 96. № 21. P. 11707.
  20. Chakraborty A., Golumbfskie A.J. // Annu. Rev. Phys. Chem. 2001. V. 52. P. 537.
  21. Chakraborty A. // Phys. Rep. 2001. V. 342. P. 1.
  22. Ziebarth J.D., Williams J., Wang Y. // Macromolecules. 2008. V. 41. № 13. P. 4929.
  23. Patel B., Ziebarth J.D., Wang Y. // Macromolecules. 2010. V. 43. № 4. P. 2069.
  24. Polotsky A., Degenhard A., Schmid F. // J. Chem. Phys. 2004. V. 121. № 10. P. 4853
  25. Polotsky A.A. // J. Phys. A. 2012. V. 45. № 42. P. 425004.
  26. Denesyuk N.A., Erukhimovich I.Ya. // J. Chem. Phys. 2000. V. 113. № 9. P. 3894.
  27. Ivanova A.S., Polotsky A.A. // Phys. Rev. E. 2022. V. 106. № 3. P. 034501.
  28. Mezard M., Parisi G., Virasoro M. // Spin Glass Theory and Beyond. Singapore: World Scientific, 1986.
  29. Доценко В.С. // Успехи физ. наук. 1993. Т. 163. № 6. С. 1.
  30. Yoshinaga N., Kats E., Halperin A. // Macromolecules. 2008. V. 41. № 20. P. 7744.
  31. Polotsky A.A. // Polymer Science C. 2018. V. 60. № 2. P. 3.
  32. Polotsky A. // Cond. Matt. Phys. 2015. V. 18. № 2. P. 23802.
  33. Privman V., Švrakić N. M. // Directed Models of Interfaces and Clusters: Scaling and Finite-Size Properties (Lecture Notes in Physics). Berlin: Springer, 1989.
  34. Polotsky A.A. // J. Phys., Math. Theor. 2016. V. 49. № 1. P. 015001.
  35. Jhon Y.K., Semler J.J., Genzer J., Beevers M., Gus’kova O.A., Khalatur P.G., Khokhlov A.R. // Macromolecules. 2009. V. 42. № 7. P. 2843.
  36. Kühn R. // Markov Processes Relat Fields. 2004. V. 10. № 3. P. 523.
  37. Gunning A.P., Kirby A.R., Mackie A.R., Kroon P., Williamson G., Morris V.J. // J. Microscopy. 2004. V. 216. P. 52.
  38. Dudchenko A.V., Bengani-Lutz P., Asatekin A., Mauter M.S. // ACS Appl. Polym. Mater. 2020. V. 2. № 11. P. 4709.
  39. Huang Y.-W., Gupta V.K. // J. Chem. Phys. 2004. V. 121. P. 2264.
  40. Denis F.A., Pallandre A., Nysten B., Jonas A.M., Dupont-Gillain C.C. // Small. 2005. V. 1. № 10. P. 984.
  41. Pallandre A., De Meersman B., Blondeau F., Nysten B., Jonas A.M. // J. Am. Chem. Soc. 2005. V. 127. № 12. P. 4320.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (177KB)
3.

Download (125KB)
4.

Download (989KB)
5.

Download (1MB)
6.

Download (134KB)
7.

Download (102KB)
8.

Download (106KB)

Copyright (c) 2023 А.С. Иванова, А.А. Полоцкий

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».