Enhancement of Quantum Dot Förster Resonance Energy Transfer within Paper Matrices and Application to Proteolytic Assays
Notice bibliographique
Résumé
Brightly luminescent semiconductor quantum dots (QDs) continue to play an increasing role in biophotonic research and applications such as bioassays. Here, we present methods for the immobilization of QDs on the cellulose fibers of paper substrates for Förster resonance energy transfer (FRET)-based assays of proteolytic activity. Steady-state and time-resolved fluorescence characterization of FRET between immobilized QDs and self-assembled dye-labeled peptides within the paper matrix revealed a substantial enhancement in energy transfer efficiency. Compared to bulk solution, the rate of energy transfer increased approximately fourfold resulting in a concomitant sevenfold increase in the ratio of FRET-sensitized acceptor dye emission and quenched QD emission. Spots of immobilized QDs with different amounts of dye-labeled peptide had bright luminescence under UV/violet illumination and the net QD and Alexa Fluor 555 (A555) dye emission was visible by eye as different colors. Tryptic digestion of the peptides linking the QD donor and the acceptor dyes resulted in loss of FRET. Changes in the dye/QD photoluminescence (PL) ratio permitted the tracking of proteolytic activity, including the effect of increasing amounts of aprotinin, a potent inhibitor of trypsin. The combination of QDs, a paper substrate, and enhanced FRET has strong potential for developing bioassays.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».