SPR Biosensing in Crude Serum Using Ultralow Fouling Binary Patterned Peptide SAM
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Near-zero fouling monolayers based on binary patterned peptides allow low nanomolar detection of the matrix metalloproteinase-3 (MMP-3) directly in crude bovine serum, without sample pretreatment, secondary antibody detection or signal amplification. The peptide 3-MPA-HHHDD-OH (3-MPA, 3-mercaptopropionic acid) was found optimal compared to other binary patterned peptides based on 3-MPA-A(x)-B(y)-OH, where 0 <or= x, y <or= 5, and x + y = 5, and compared to PEG. In this study, amino acid A was His, Asp, Ser, or Leu, and amino acid B was His, Asp, or Ser. Zwitterionic peptides and other peptides exhibited excellent resistance to nonspecific adsorption. Binary patterned peptides were capped with 3-MPA on the N-terminus providing a monolayer with the C-terminus carboxylic acid available to subsequently immobilize antibodies. Thereby, an IgG biosensor demonstrated the efficiency of binary patterned peptides in SPR biosensing with a detection limit of 1-10 pM in PBS, similar to other optical or electrochemical techniques. This protocol was applied to establish a calibration curve for MMP-3, an analyte of clinical interest for many pathologies and a potential indicator of cancer. The LOD for MMP-3 was 0.14 nM in PBS, with a linearity of up to 50 nM. With the use of PBS calibration, MMP-3 was quantified at low nanomolar in undiluted bovine serum. The SPR response in serum was statistically the same as in PBS. A sensor exposed to blank serum exhibited negligible nonspecific adsorption. Hence, binary patterned peptides are suitable for biosensing directly in complex biological matrixes.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle