Quantum Dot-Based Multidonor Concentric FRET System and Its Application to Biosensing Using an Excitation Ratio
Notice bibliographique
Résumé
A plethora of semiconductor quantum dot (QD)-based probes that rely on Förster resonance energy transfer (FRET) have been developed for the optical detection of a wide array of biological targets. To date, the vast majority of these probes have utilized one-step energy transfer between individual donor-acceptor pairs. Here, we report a new multidonor concentric FRET configuration that comprised two fluorescent dyes assembled around a central CdSeS/ZnS QD through peptide linkers. One of these dyes, either Alexa Fluor 555 (A555) or Alexa Fluor 647 (A647), served as an acceptor for both the central QD and the other coassembled dye, Alexa Fluor 488 (A488). The unresolved emission between the A488 and the QD precluded a standard analysis of FRET efficiency from quenching of donor emission intensity or decay time, instead necessitating an analysis of the two energy transfer pathways from deconvolved excitation spectra. When A647 was the terminal acceptor, both the QD-to-A647 and A488-to-A647 energy transfer pathways could be interrogated with blue light, but only the former could be interrogated with violet light. The different degrees of A647 sensitization between these two excitation wavelengths was a predictable function of the above energy transfer efficiencies and dye stoichiometry, and was exploited for quantitative bioanalysis through an excitation ratio, which is in contrast to the conventional use of an emission ratio with FRET-based probes. Detection of the activity of nanomolar concentrations of trypsin, a model protease that hydrolyzed the A488-labeled peptide linker, was demonstrated using both a fluorescence plate reader and a low-cost, compact device that used two low-power light-emitting diodes (LEDs) as excitation sources and a silicon photodiode to detect A647 emission. This multidonor concentric FRET configuration represents a new modality for ratiometric biosensing with QDs and is potentially useful for portable in vitro diagnostics.
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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 ».