Effect of Surface Modification on Protein Deposition in Desiccated Droplets
Notice bibliographique
Résumé
Detection of fluorescent signals from desiccated droplets is a useful tool for the analysis of microarray devices. This investigation presents an optical method for the observation of physical structures and protein deposition in desiccated droplets. Greyscale images of droplets containing red fluorescent protein solutions in water were recorded after desiccation. Images were obtained under both white and fluorescent light for droplets desiccated on glass and Teflon. Spots desiccated on glass were twice the size of those desiccated on Teflon. As such, average physical deposition and protein concentration was higher for Teflon spots. The average fluorescence intensity for spots desiccated on Teflon were four times greater than those desiccated on glass. For spots desiccated on glass, physical deposition and protein concentration increased with radial position, consistent with a coffee-ring pattern. The local maximum fluorescence intensity was highest at the center of the droplet. Protein deposition then decreased with increasing radius before increasing again toward the edge of the spot. These results suggest that desiccation of protein laden droplets on hydrophobic coatings, such as Teflon, may increase sensitivity of fluorescent protein detection while improving the uniformity of the fluorescent signal measured from the droplet.
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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) | 0,001 | 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 ».