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Enregistrement W1990491757 · doi:10.3791/3969

Solubilization and Bio-conjugation of Quantum Dots and Bacterial Toxicity Assays by Growth Curve and Plate Count

2012· article· en· W1990491757 sur OpenAlexafffund
Soonhyang Park, Hicham Chibli, Jay Nadeau

Notice bibliographique

RevueJournal of Visualized Experiments · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCalifornia HIV/AIDS Research Program
Mots-clésNanoparticleBacteriaBiophysicsNanomaterialsFluorescenceQuantum dotToxicityReactive oxygen speciesChemistryGram-negative bacteriaAntimicrobialNanotechnologyBacterial growthMaterials scienceBiologyBiochemistryOrganic chemistryEscherichia coliPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum dots (QDs) are fluorescent semiconductor nanoparticles with size-dependent emission spectra that can be excited by a broad choice of wavelengths. QDs have attracted a lot of interest for imaging, diagnostics, and therapy due to their bright, stable fluorescence. QDs can be conjugated to a variety of bio-active molecules for binding to bacteria and mammalian cells. QDs are also being widely investigated as cytotoxic agents for targeted killing of bacteria. The emergence of multiply-resistant bacterial strains is rapidly becoming a public health crisis, particularly in the case of Gram negative pathogens. Because of the well-known antimicrobial effect of certain nanomaterials, especially Ag, there are hundreds of studies examining the toxicity of nanoparticles to bacteria. Bacterial studies have been performed with other types of semiconductor nanoparticles as well, especially TiO(2), but also ZnO and others including CuO. Some comparisons of bacterial strains have been performed in these studies, usually comparing a Gram negative strain with a Gram positive. With all of these particles, mechanisms of toxicity are attributed to oxidation: either the photogeneration of reactive oxygen species (ROS) by the particles or the direct release of metal ions that can cause oxidative toxicity. Even with these materials, results of different studies vary greatly. In some studies the Gram positive test strain is reportedly more sensitive than the Gram negative; in others it is the opposite. These studies have been well reviewed. In all nanoparticle studies, particle composition, size, surface chemistry, sample aging/breakdown, and wavelength, power, and duration of light exposure can all dramatically affect the results. In addition, synthesis byproducts and solvents must be considered. High-throughput screening techniques are needed to be able to develop effective new nanomedicine agents. CdTe QDs have anti-microbial effects alone or in combination with antibiotics. In a previous study, we showed that coupling of antibiotics to CdTe can increase toxicity to bacteria but decrease toxicity to mammalian cells, due to decreased production of reactive oxygen species from the conjugates. Although it is unlikely that cadmium-containing compounds will be approved for use in humans, such preparations could be used for disinfection of surfaces or sterilization of water. In this protocol, we give a straightforward approach to solubilizing CdTe QDs with mercaptopropionic acid (MPA). The QDs are ready to use within an hour. We then demonstrate coupling to an antimicrobial agent. The second part of the protocol demonstrates a 96-well bacterial inhibition assay using the conjugated and unconjugated QDs. The optical density is read over many hours, permitting the effects of QD addition and light exposure to be evaluated immediately as well as after a recovery period. We also illustrate a colony count for quantifying bacterial survival.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,316 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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