The use of aluminum nanostructures as platforms for metal enhanced fluorescence of the intrinsic emission of biomolecules in the ultra-violet
Notice bibliographique
Résumé
We consider the possibility of using aluminum nanostructures for enhancing the intrinsic emission of biomolecules. We used the finite-difference time-domain (FDTD) method to calculate the effects of aluminum nanoparticles on nearby fluorophores that emit in the ultra-violet (UV). We find that the radiated power of UV fluorophores is significantly increased when they are in close proximity to aluminum nanostructures. We show that there will be increased localized excitation near aluminum particles at wavelengths used to excite intrinsic biomolecule emission. We also examine the effect of excited-state fluorophores on the near-field around the nanoparticles. Finally we present experimental evidence showing that a thin film of amino acids and nucleotides display enhanced emission when in close proximity to aluminum nanostructured surfaces. Our results suggest that biomolecules can be detected and identified using aluminum nanostructures that enhance their intrinsic emission. We hope this study will ignite interest in the broader scientific community to take advantage of the plasmonic properties of aluminum and the potential benefits of its interaction with biomolecules to generate momentum towards implementing fluorescence-based bioassays using their intrinsic emission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».