Quantifying the Presence of Unwanted Fluorescent Species in the Study of Pyrene-Labeled Macromolecules
Notice bibliographique
Résumé
In order to mimic the effect that unwanted fluorescent species have on the process of excimer formation between pyrene labels covalently attached onto macromolecules, the steady-state fluorescence spectra and time-resolved fluorescence decays were acquired for mixtures of pyrene monolabeled and doubly end-labeled 2K poly(ethylene oxide) referred to as Py(1)-PEO(2K) and Py(2)-PEO(2K), respectively, and mixtures of 1-pyrenebutyric acid (PyBA) and a fourth generation dendron end-capped with pyrene (Py(16)-G4-PS). Monolabeled polymers like Py(1)-PEO(2K) and unattached fluorescent labels like PyBA are among the most typical fluorescent impurities that are encountered in the study of fluorescently labeled macromolecules. Our fluorescence experiments revealed that addition of minute amounts of Py(1)-PEO(2K) or PyBA to, respectively, Py(2)-PEO(2K) or Py(16)-G4-PS solutions induced a dramatic reduction of the ratio of the fluorescence intensity of the pyrene excimer to that of the pyrene monomer, namely the I(E)/I(M) ratio. Although the extreme sensitivity of fluorescence in general and the I(E)/I(M) ratio in particular to the presence of fluorescent impurities is a great concern, it is nevertheless reassuring that this effect can be quantitatively accounted for by analyzing the fluorescence decays of the pyrene monomer and excimer globally, according to a protocol which is described in detail in this study. The experiments presented herein demonstrate the importance of studying fluorescently labeled macromolecules that are of the highest purity when probing the rapid internal dynamics of a macromolecule by fluorescence.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».