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Enregistrement W2094208075 · doi:10.1117/12.877326

Toward an on-chip multiplexed nucleic acid hybridization assay using immobilized quantum dot-oligonucleotide conjugates and fluorescence resonance energy transfer

2011· article· en· W2094208075 sur OpenAlexafffund
Anthony J. Tavares, M. Omair Noor, W. Russ Algar, Charles H. Vannoy, Lu Chen, Ulrich J. Krull

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Ontario
Mots-clésFörster resonance energy transferQuantum dotOligonucleotideAlexa FluorConjugateFluorescenceBiosensorChemistryCarbodiimideMicrofluidicsNucleic acidMaterials scienceNanotechnologyDNABiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semiconductor quantum dots (QD) are a class of NP with photophysical properties that are ideally suited for optical multiplexing and use as donors in fluorescence resonance energy transfer (FRET). A new strategy is presented for the development of multiplexed DNA hybridization assays using immobilized QDs in a microfluidic system. Green- or red-emitting QDs were immobilized via self-assembly with a multidentate-thiol-derivatized glass slide, and subsequently conjugated with amine-terminated probe oligonucleotides using carbodiimide activation. Immobilized QD-probe conjugates were then passivated with adsorbed non-complementary oligonucleotides to achieve selectivity in microfluidic assays. Target nucleic acid sequences hybridized with QD-probe conjugates and were labeled with Cy3 or Alexa Fluor 647 as acceptor dyes for the QD donors, where FRET-sensitized dye emission provided a signal for the detection of picomolar quantities of target. The simultaneous immobilization of green- and red-emitting QDs at different ratios within a microfluidic channel was demonstrated as a step toward multiplexed assays.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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