Synthesis of Biotinylated α-<scp>d</scp>-Mannoside or <i>N-</i>Acetyl β-<scp>d</scp>-Glucosaminoside Decorated Gold Nanoparticles: Study of Their Biomolecular Recognition with Con A and WGA Lectins
Notice bibliographique
Résumé
Gold nanoparticles (NPs) functionalized with a mixed shell of well-defined biotinylated glycopolymers and polyethylene glycol (PEG) provide an effective platform for the biomolecular recognition of proteins both in solution and on surfaces. Well-defined biotinylated glycopolymers were first synthesized by the reversible addition-fragmentation chain transfer (RAFT) process. They contain two types of carbohydrate residues either N-acetyl β-D-glucosaminopyranoside (GlcNAc) or α-D-mannopyranoside (Man) as pendent groups. The biotinylated glycopolymers and polyethylene glycol were subsequently used in the in situ formation of gold glyconanoparticles via an easy photochemical process. The obtained biotinylated glyconanoparticles were characterized by dynamic light scattering (DLS) and transmission electron microscopy (TEM). The bioavailability of the biotin and specific carbohydrate residues at the periphery of the NPs were assessed using the diffraction optic technology (DOT) system. The studies showed the accessibility of the biotin ligands for conjugation to immobilized avidin on the DOTLab biosensor. Furthermore, these avidin conjugated glyconanoparticles were found to selectively immobilize lectins. The specificity of lectin binding was dependent on the type of carbohydrate residues. As such, N-acetyl β-D-glucosaminoside decorated gold nanoparticles were found to specifically interact with wheat germ agglutinin (WGA) lectin, whereas α-D-mannoside ones were found to specifically interact with Concanavalin A (Con A) lectin.
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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 | 0,000 | 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 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 ».