Label-free free-solution nanoaperture optical tweezers for single molecule protein studies
Notice bibliographique
Résumé
Nanoaperture optical tweezers are emerging as useful label-free, free-solution tools for the detection and identification of biological molecules and their interactions at the single molecule level. Nanoaperture optical tweezers provide a low-cost, scalable, straight-forward, high-speed and highly sensitive (SNR ∼ 33) platform to observe real-time dynamics and to quantify binding kinetics of protein-small molecule interactions without the need to use tethers or labeling. Such nanoaperture-based optical tweezers, which are 1000 times more efficient than conventional optical tweezers, have been used to trap and isolate single DNA molecules and to study proteins like p53, which has been claimed to be in mutant form for 75% of human cancers. More recently, nanoaperture optical tweezers have been used to probe the low-frequency (in the single digit wavenumber range) Raman active modes of single nanoparticles and proteins. Here we review recent developments in the field of nanoaperture optical tweezers and how they have been applied to protein-antibody interactions, protein-small molecule interactions including single molecule binding kinetics, and protein-DNA interactions. In addition, recent works on the integration of nanoaperture optical tweezers at the tip of optical fiber and in microfluidic environments are presented.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,006 |
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 ».