Design of Gold Nanoparticle‐Based Colorimetric Biosensing Assays
Notice bibliographique
Résumé
Gold nanoparticle (AuNP)-based colorimetric biosensing assays have recently attracted considerable attention in diagnostic applications due to their simplicity and versatility. This Minireview summarizes recent advances in this field and attempts to provide general guidance on how to design such assays. The key to the AuNP-based colorimetric sensing platform is the control of colloidal AuNP dispersion and aggregation stages by using biological processes (or analytes) of interest. The ability to balance interparticle attractive and repulsive forces, which determine whether AuNPs are stabilized or aggregated and, consequently, the color of the solution, is central in the design of such systems. AuNP aggregation in these assays can be induced by an "interparticle-crosslinking" mechanism in which the enthalpic benefits of interparticle bonding formation overcome interparticle repulsive forces. Alternatively, AuNP aggregation can be guided by the controlled loss of colloidal stability in a "noncrosslinking-aggregation" mechanism. In this case, as a consequence of changes in surface properties, the van der Waals attractive forces overcome interparticle repulsive forces. Using representative examples we illustrate the general strategies that are commonly used to control AuNP aggregation and dispersion in AuNP-based colorimetric assays. Understanding the factors that play important roles in such systems will not only provide guidance in designing AuNP-based colorimetric assays, but also facilitate research that exploits these principles in such areas as nanoassembly, biosciences and colloid and polymer sciences.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».