Tuning Ratios, Densities, and Supramolecular Spacing in Bifunctional DNA‐Modified Gold Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Methods for combining multiple functions into well-defined nanomaterials are still lacking, despite their need in nanomedicine and within the broader field of nanotechnology. Here several strategies for controlling the amount and the ratio of combinations of labeled DNA on 13-nm gold nanoparticles using self-assembly of thiolated DNA and/or DNA-directed assembly are explored. It is found that the self-assembly of mixtures of fluorescently labeled DNA can lead to a higher amount of labeled DNA per particle; however, the ratio of fluorophores on the nanoparticles differs greatly from that in the self-assembly solution. In contrast, when fluorescently labeled DNA are hybridized to DNA-modified gold nanoparticles, the fluorophore ratio on the nanoparticles is much closer to their ratio in solution. The use of bifunctional DNA-doublers in self-assembly and DNA-directed assembly is also explored to increase the complexity of these materials and control their composition. Finally, tuning the distance between the labels from 2.9 to 5.4 nm was achieved using different hybridized DNA clamp complexes. Fluorescent results suggest that assembling these clamps on nanoparticle surfaces may be possible, although the resulting label spacing could not be quantified.
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 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».