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Enregistrement W1967951708 · doi:10.1021/ac200465m

Designed Biointerface Using Near-Infrared Quantum Dots for Ultrasensitive Surface Plasmon Resonance Imaging Biosensors

2011· article· en· W1967951708 sur OpenAlexaff
Lidija Malic, Marinella G. Sandros, Maryam Tabrizian

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistrySurface plasmon resonanceBiointerfaceBiosensorQuantum dotInfraredNanotechnologySurface plasmonPlasmonOptoelectronicsOpticsNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The surface plasmon resonance imaging chip biointerface is fully designed using near-infrared (NIR) quantum dots (QDs) for the enhancement of surface plasmon resonance imaging (SPRi) signals in order to extend their application for medical diagnostics. The measured SPRi detection signal following the QD binding to the surface was amplified 25-fold for a 1 nM concentration of single-stranded DNA (ssDNA) and 50-fold for a 1 μg/mL concentration of prostate-specific antigen (PSA), a cancer biomarker, thus substantiating their wide potential to study interactions of a diverse set of small biomolecules. This significant enhancement is attributed to the QD's mass-loading effect and spontaneous emission coupling with propagating surface plasmons, which allowed the SPRi limit of detection to be reduced to 100 fM and 100 pg/mL for ssDNA and PSA, respectively. Furthermore, this study illustrates the potential of SPRi to be easily integrated with fluorescent imaging for advanced correlative surface-interaction analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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