DNA-Functionalized Gold Nanoparticles in Macromolecularly Crowded Polymer Solutions
Notice bibliographique
Résumé
DNA-functionalized gold nanoparticles (AuNPs) are one of the most commonly used reagents in nanobiotechnology. They are important not only for practical applications in analytical chemistry and drug delivery, but also for fundamental understanding of nanoscience. For biological samples such as blood serum or for intracellular applications, the effects of crowded cellular proteins and nucleic acids need to be considered. The thermodynamic effect of crowding is to induce nanoparticle aggregation. But before such aggregation can take place, there might also be a depletion repulsive barrier. Polyethylene glycol (PEG) is one of the most frequently used polymers to mimic the crowded cellular environment. We show herein that while DNA-functionalized AuNPs are very stable in buffer (e.g., no PEG) and citrate-capped AuNPs are very stable in PEG, DNA-functionalized AuNPs are unstable in PEG and are easily aggregated. Although such aggregation in PEG is mediated by DNA, no sharp melting transition typical for DNA-linked AuNPs is observed. We attribute this broad melting to depletion force instead of DNA base pairing. The effects of PEG molecular weight, concentration and temperature have been studied in detail and we also find an interesting PEG phase separation and AuNP partition into the water-rich phase at high temperature.
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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 ».