Plasmon-Enhanced Resonance Energy Transfer from a Conjugated Polymer to Fluorescent Multilayer Core−Shell Nanoparticles: A Photophysical Study
Notice bibliographique
Résumé
The influence of metallic silver nanoparticles on Förster resonance energy transfer (FRET) between a water-soluble cationic conjugated polymer and fluorescent multilayer Ag@SiO 2 @SiO 2 +FiTC core−shell nanoparticles was characterized using a combination of light scattering and luminescence techniques. Positioning the fluorescent polymer 7 nm away from the surface of a 45 nm silver nanoparticle with a silica spacing layer increases its quantum yield to 77%, as compared to 3% when measured as an isolated emitter. In the presence of the metallic core, the luminescence of the nanoparticle-bound acceptor fluorophore is increased at the expense of the polymer donor luminescence, and time-resolved fluorescence measurements indicate an enhancement of FRET efficiency from 4 to 50%, an increase in the Förster distance from 50 to 85 Å, and a resonant transfer rate between donors and acceptors more than 2 orders of magnitude higher than that measured in the absence of the metal core. The strong influence of plasmonic coupling in these multilayer nanocomposites offers great potential for signal amplification schemes in polymer-based and FRET-based biosensors.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».