Solid-Phase Covalent Immobilization of Upconverting Nanoparticles for Biosensing by Luminescence Resonance Energy Transfer
Notice bibliographique
Résumé
Monodisperse water-soluble upconverting nanoparticles (UCNPs) were immobilized onto modified glass substrates for development of biosensing surfaces that operated using luminescence resonance energy transfer (LRET). Amine modified UCNPs were prepared from oleic acid capped UCNPs by ligand exchange using o-phosphorylethanolamine (PEA). PEA-UCNPs were covalently immobilized on aldehyde functionalized coverslips. Environmental scanning electron microscopy (ESEM) images indicated a homogeneous distribution of UCNPs on surfaces with a high immobilization density of approximately 1.3 × 10(11) UCNP cm(-2). This is the first account of covalent immobilization of UCNPs for bioassay and biosensor development where the density is on par with the high immobilization densities reported for other types of nanoparticles. The functionality and stability of the immobilized NPs were demonstrated by examining an LRET-based bioassay. The well-known sandwich assay for the detection of thrombin was selected as a model in which UCNPs were used as donors and quantum dots (QDs) as acceptors. The closely packed UCNPs on the glass surface showed a 2.5-fold enhancement in assay sensitivity compared to less-densely packed surfaces. In addition, a 1.5-fold enhancement in energy transfer efficiency was shown for solid-phase compared to solution-phase LRET.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».