Design and Characterization of Lysine Cross-Linked Mercapto-Acid Biocompatible Quantum Dots
Notice bibliographique
Résumé
Semiconductor quantum dots (QDs) are a new generation of inorganic probes with advantageous properties over traditional organic-only probes for biological applications. A major hurdle in the use of QDs for biology is the inability of the hydrophobically synthesized QDs to interface with aqueous environments. There have been tremendous advances in the surface modification of hydrophobic QDs. However, none of the current techniques fits all of the criteria for an ideal QD coating for biological applications (e.g., maintain the small size and optical properties of QDs, have low nonspecific binding) while providing cost-effective, easy preparation on a large scale. We developed a highly stable biocompatible coating for the surface of ZnS-capped CdSe QDs that maintains all of the hydrophobic-coated QD optical properties. These QDs are prepared by first coating them with mercaptoundecanoic acid and are further cross-linked with the amino acid lysine in the presence of dicyclohexylcarbodiimide to form a stable hydrophilic shell. The surface contains carboxylic acid and amino functional groups for conjugation to biomolecules. Using a dynamic light scattering method, we found that the hydrodynamic diameter of these surface-modified QDs is approximately 20 nm. We demonstrated the feasibility of preparing >400 mg of the biocompatible QDs and the successful conjugation of proteins onto their surface. Finally, we characterized the QD stability and optical properties in various biologically relevant environments.
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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 | 0,001 |
| 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 ».