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Enregistrement W1997610385 · doi:10.1021/la205036p

Surface Science of DNA Adsorption onto Citrate-Capped Gold Nanoparticles

2012· article· en· W1997610385 sur OpenAlexaff
Xu Zhang, Mark R. Servos, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionChemistryDesorptionColloidal goldDNANanoparticleChemical engineeringInorganic chemistryOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single-stranded DNA can be adsorbed by citrate capped gold nanoparticles (AuNPs), resulting in increased AuNP stability, which forms the basis of a number of biochemical and analytical applications, but the fundamental interaction of this adsorption reaction remains unclear. In this study, we measured DNA adsorption kinetics, capacity, and isotherms, demonstrating that the adsorption process is governed by electrostatic forces. The charge repulsion among DNA strands and between DNA and AuNPs can be reduced by adding salt, reducing pH or by using noncharged peptide nucleic acid (PNA). Langmuir adsorption isotherms are obtained, indicating the presence of both adsorption and desorption of DNA from AuNPs. While increasing salt concentration facilitates DNA adsorption, the desorption rate is also enhanced in higher salt due to DNA compaction. DNA adsorption capacity is determined by DNA oligomer length, DNA concentration, and salt. Previous studies indicated faster adsorption of short DNA oligomers by AuNPs, we find that once adsorbed, longer DNAs are much more effective in protecting AuNPs from aggregation. DNA adsorption is also facilitated by using low pH buffers and high alcohol concentrations. A model based on electrostatic repulsion on AuNPs is proposed to rationalize the DNA adsorption/desorption behavior.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations317
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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