Multiplexed Homogeneous Assays of Proteolytic Activity Using a Smartphone and Quantum Dots
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Notice bibliographique
Résumé
Semiconductor quantum dot (QD) bioconjugates, with their unique and highly advantageous physicochemical and optical properties, have been extensively utilized as probes for bioanalysis and continue to generate widespread interest for these applications. An important consideration for expanding the utility of QDs and making their use routine is to make assays with QDs more accessible for laboratories that do not specialize in nanomaterials. Here, we show that digital color imaging of QD photoluminescence (PL) with a smartphone camera is a viable, easily accessible readout platform for quantitative, multiplexed, and real-time bioanalyses. Red-, green-, and blue-emitting CdSeS/ZnS QDs were conjugated with peptides that were labeled with a deep-red fluorescent dye, Alexa Fluor 647, and the dark quenchers, QSY9 and QSY35, respectively, to generate Förster resonance energy transfer (FRET) pairs sensitive to proteolytic activity. Changes in QD PL caused by the activity of picomolar to nanomolar concentrations of protease were detected as changes in the red-green-blue (RGB) channel intensities in digital color images. Importantly, measurements of replicate samples made with smartphone imaging and a sophisticated fluorescence plate reader yielded the same quantitative results, including initial proteolytic rates and specificity constants. Homogeneous two-plex and three-plex assays for the activity of trypsin, chymotrypsin, and enterokinase were demonstrated with RGB imaging. Given the ubiquity of smartphones, this work largely removes any instrumental impediments to the adoption of QDs as routine tools for bioanalysis in research laboratories and is a critical step toward the use of QDs for point-of-care diagnostics. This work also adds to the growing utility of smartphones in analytical methods by enabling multiplexed fluorimetric assays within a single sample volume and across multiple samples in parallel.
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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 découle