Paper-Based Bioassays Using Gold Nanoparticle Colorimetric Probes
Notice bibliographique
Résumé
The majority of bioassays utilize thermosensitive reagents (e.g., biomolecules) and laboratory conditions for analysis. The developing world, however, requires inexpensive, simple-to-perform tests that do not require refrigeration or access to highly trained technicians. To address this need, paper-based bioassays using gold nanoparticle (AuNP) colorimetric probes have been developed. In the two prototype DNase I and adenosine-sensing assays, blue (or black)-colored DNA-cross-linked AuNP aggregates were spotted on paper substrates. The addition of target DNase I (or adenosine) solution dissociated the gold aggregates into dispersed AuNPs, which generated an intense red color on paper within one minute. Both hydrophobic and (poly(vinyl alcohol)-coated) hydrophilic paper substrates were suitable for this biosensing platform; by contrast, uncoated hydrophilic paper caused "bleeding" and premature cessation of the assay due to surface drying. The assays are surprisingly thermally stable. During preparation, AuNP aggregate-coated papers can be dried at elevated temperatures (e.g., 90 degrees C) without significant loss of biosensing performance, which suggests the paper substrate protects AuNP aggregate probes from external nonspecific stimuli (e.g., heat). Moreover, the dried AuNP aggregate-coated papers can be stored for at least several weeks without loss of the biosensing function. The combination of paper substrates and AuNP colorimetric probes makes the final products inexpensive, low-volume, portable, disposable, and easy-to-use. We believe this simple, practical bioassay platform will be of interest for use in areas such as disease diagnostics, pathogen detection, and quality monitoring of food and water.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».