Dynamic-SERS Optophysiology: A Nanosensor for Monitoring Cell Secretion Events
Notice bibliographique
Résumé
We monitored metabolite secretion near living cells using a plasmonic nanosensor. The nanosensor created from borosilicate nanopipettes analogous to the patch clamp was decorated with Au nanoparticles and served as a surface-enhanced Raman scattering (SERS) substrate with addressable location. With this nanosensor, we acquired SERS locally near Madin-Darby canine kidney (MDCKII) epithelial cells, and we detected multiple metabolites, such as pyruvate, lactate, ATP, and urea simultaneously. These plasmonic nanosensors were capable of monitoring metabolites in the extracellular medium with enough sensitivity to detect an increase in metabolite concentration following the lyses of MDCKII cells with a nonionic surfactant. The plasmonic nanosensors also allowed a relative quantification of a chemical gradient for a metabolite near cells, as demonstrated with a decrease in relative lactate to pyruvate concentration further away from the MDCKII cells. This SERS optophysiology technique for the sensitive and nondestructive monitoring of extracellular metabolites near living cells is broadly applicable to different cellular and tissue models and should therefore provide a powerful tool for cellular studies.
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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 ».