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Enregistrement W2324205549 · doi:10.1021/ac4024654

Parts-per-Million of Polyethylene Glycol as a Non-Interfering Blocking Agent for Homogeneous Biosensor Development

2013· article· en· W2324205549 sur OpenAlexaff
Biwu Liu, Po‐Jung Jimmy Huang, Xu Zhang, Feng Wang, Rachel Pautler, Alexander C. F. Ip, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryPolyethylene glycolPEG ratioBiosensorPolymerPolystyreneAdsorptionEthylene glycolMembraneHomogeneousCovalent bondChemical engineeringCombinatorial chemistryNanotechnologyChromatographyOrganic chemistryBiochemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many homogeneous assays are complicated by the adsorption of probe molecules by the surface of reaction vessels, which are often made of polypropylene or polystyrene-based plastics. To solve this problem, many protein and surfactant-based blocking agents are used. However, these blockers may interfere with intended assays by sequestering transition-metal ions, inducing protein denaturing, generating air bubbles or making pores in membranes. Coating surfaces with polyethylene glycol (PEG) through covalent linkages has been proven to be an effective method to minimize protein adsorption. However, this method is more difficult to apply on plastic surfaces and is quite expensive. While unmodified PEG is often considered as a nonadsorbing polymer, in this Technical Note, we report that PEG at very low concentration (ppm level) can still effectively block plastic surfaces. This method works for DNA, protein, and liposome-based assays as long as the molecular weight of PEG is greater than 2000. PEG works because of multivalent hydrophobic interaction from its repeating methylene units. This Technical Note will not only facilitate biosensor development, but also enhance our understanding of the interaction between various molecules and plastic surfaces.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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