本文提出了一种结合嵌段共聚物与DNA编程组装的协同策略，实现了胶体分子的精确、可控构建。所设计的双功能化纳米颗粒通过嵌段共聚物的引入，实现了表面相分离与DNA聚集的逐步调控，有效抑制了无序聚集，显著提升了可编程类原子纳米颗粒的结构稳定性和产率。通过合理设计DNA序列，实现了XHₙ型胶体分子的精确构建，并借助SHAP分析揭示了影响组装结构的关键参数及其相互作用机制。该方法不仅深化了对胶体分子组装机制的理解，也为功能性纳米结构的理性设计提供了理论与方法支持。

胶体分子作为具有类分子结构与耦合效应的微观组装单元，在传感、光子学与能源材料中展现出广阔应用前景。然而，各向同性纳米颗粒的定向、高效组装仍是当前研究的难点。传统方法如表面修饰、乳液蒸发或DNA编码等技术，在操作性与普适性方面存在局限。

基于上述背景，南京大学化学化工学院汪蓉教授课题组提出了一种基于嵌段共聚物与DNA协同调控的分层组装策略。通过粗粒化分子动力学模拟，系统研究了双功能化纳米颗粒在选择性溶剂中的表面相分离与DNA引导的共组装行为（图1）。

图1（a）DNA链与嵌段共聚物接枝于纳米颗粒的示意图。（b）双功能化纳米颗粒表面嵌段共聚物链与DNA链发生相分离的示意图。

 结果表明，嵌段共聚物的引入可有效调控DNA链的空间分布，形成单一DNA簇，从而构建出具有类原子特性的纳米颗粒（PANs@BCP）。进一步通过调节聚合物链数量与B段长度，可调控纳米颗粒的空间尺寸与位阻效应，进而影响其组装行为（图2）。

图2 （a）聚合物链数量（n_polymer）对接枝DNA链径向角Φ_max的分布ρ(Φ_max)的影响。插图为接枝DNA链最大径向角Φ_max的示意图。（b）DNA链最大径向角平均值<Φ_max>随聚合物链数量n_polymer的变化关系。（c-d）嵌段共聚物的均方根末端距<R_{ee, polymer}² >^1/2在不同n_polymer（c）和n_DNA（d）条件下随共聚物B嵌段长度N_{polymer, B}的变化关系。

文章还展示了X型与H型PANs@BCP通过DNA互补配对组装形成XH、XH₂、XH₃等类分子胶体结构（图3），并通过组装路径分析揭示了其逐步、协同的动态形成机制。

      文章通过构建多输出XGBoost回归模型并结合SHAP分析，系统评估了投料比r、DNA杂交化学计量比m、价域等关键参数对组装产率的影响（图4），并揭示了多变量间的非线性耦合关系与协同调控机制。

图4 机器学习在胶体分子组装研究中的应用与特征分析。(a)机器学习在本研究中的功能示意图；(b) 机器学习预测的XH结构产率与分子动力学模拟的XH结构产率的对比；(c–e) 基于SHAP值的特征贡献度分析，分别显示了不同输入参数对 (c) XH型、(d) XH₂型和(e) XH₃型胶体分子产率的相对影响。

邱先灯博士研究生是该论文的第一作者，汪蓉教授为通讯作者。

Citation：

Qiu, X. D.; Tang, H.; Wang, R. Block copolymer aided controllable design of colloidal molecules by DNA-programmable assembly. Chinese J. Polym. Sci. DOI：10.1007/s10118-025-3424-5