Discrimination of Proteins Using an Array of Surfactant-Stabilized Gold Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Protein analysis is a fundamental aspect of biochemical research. Gold nanoparticles are an emerging platform for various biological applications given their high surface area, biocompatibility, and unique optical properties. The colorimetric properties of gold nanoparticles make them ideal for point-of-care diagnostics. Different aspects of gold nanoparticle-protein interactions have been investigated to predict the effect of protein adsorption on colloidal stability, but the role of surfactants is often overlooked, despite their potential to alter both protein and nanoparticle properties. Herein we present a method by which gold nanoparticles can be prepared in various surfactants and used for array-based quantification and identification of proteins. The exchange of surfactant not only changed the zeta potential of those gold nanoparticles but also drastically altered their aggregation response to five different proteins (bovine serum albumin, human serum albumin, immunoglobulin G, lysozyme, and hemoglobin) in a concentration-dependent manner. Finally, we demonstrate that varying surfactant concentration can be used to control assay sensitivity.
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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 ».