Optimization of Sol−Gel Formulations and Surface Treatments for the Development of Pin-Printed Protein Microarrays
Notice bibliographique
Résumé
We report on the development and optimization of a sol−gel-based method for the preparation of protein microarrays that has the potential to allow pin-spotting of active proteins for high throughput multianalyte biosensing and screening of protein−small molecule interactions. Microarrays were printed onto bare and chemically modified surfaces using the commercially available sol−gel precursors tetraethyl orthosilicate and sodium silicate and the newly developed biocompatible sol−gel precursors monosorbitol silane and diglyceryl silane. Parameters such as the type and level of the buffer, the water-to-silane ratio, and the solution pH were also varied to assess the factors that controlled the production of optimal microarrays. Such factors included the ability to pin-print without clogging of the pins, the adhesion of the sol−gel spot to the substrate, the dimensions of the microspot, and the stability of both the microspot and the entrapped protein. The microarraying of active antibodies was successfully demonstrated using an optimized combination of parameters, and such arrays were shown to have significantly higher signal-to-background levels than conventional arrays formed by covalent immobilization of antibodies on chemically derivatized surfaces.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».