Evaluation of quantum dot-based concentric FRET configurations with a fluorescent dye and dark quencher for multiplexed bioanalyses
Notice bibliographique
Résumé
Semiconductor quantum dots (QDs) continue to emerge as a highly advantageous platform for bioanalysis. Their unique physical and optical properties are especially well suited for Förster resonance energy transfer (FRET)-based bioprobes. Concentric FRET configurations are a recent development in this area of research and are best described as QD bioconjugates where multiple energy transfer pathways have been assembled around the central QD. Concentric FRET configurations permit multiplexed bioanalysis using one type of QD vector, but require more sophisticated analyses than conventional FRET pairs. In this paper, we describe the design and characterization of a new concentric FRET configuration that assembles both a fluorescent dye, Alexa Fluor 555 or Alexa Fluor 647, and a dark quencher, QSY9, at different ratios around a central CdSeS/ZnS QD. It was found that the magnitudes of the total photoluminescence (PL) intensity and either the A555/QD or A647/QD PL ratio can be related to the number of QSY9 and A555 or A647 per QD. The trends in these parameters with changes in the number of each dye molecule per QD have both similarities and differences between configurations with A555 and A647. In each case, a system of equations can be defined to permit calculation of the number of each dye molecule per QD from PL measurements. Both of these dark quencher-based concentric FRET configurations are therefore good candidates for quantitative, multiplexed bioanalysis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».