Laser-Generated Au–Ag Nanoparticles For Plasmonic Nucleic Acid Sensing
Notice bibliographique
Résumé
The development of nanoplasmonic sensing approaches for DNA detection based on the localized plasmonic properties of different metallic NPs fabricated by femtosecond laser ablation with an application for synthetic oligonucleotides as specific probes for genetic sequence variations is presented. The planar surface plasmon resonance (SPR) technique has been used to test oligonucleotide probes specific to rpoB genes of Mycobacterium tuberculosis . Optimal experimental conditions providing efficiency of hybridization between immobilized probe and cDNA target and performance of the SPR method were obtained and applied to the nanoplasmonic biosensing based on colloidal nanoparticles. Gold and silver/gold alloy nanoparticles were fabricated by the “pure” laser ablation method and have shown faster conjugation to thiol-modified DNA and higher stability in hybridization buffer than nanoparticles produced by chemical synthesis. Nanoparticle-enhanced and spectral SPR methods were used to confirm the efficiency of DNA-modified laser-generated gold nanoparticles in biosensing. Numerical estimation shows a higher sensitivity of nanoalloy materials application in dimer aggregate configurations. The described approaches could be proposed as a basis for an optical biosensor for sensitive and real-time detection of nucleic acid samples, for example, nucleotide sequences related to drug-resistant tuberculosis.
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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 | 0,001 | 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 ».