Energy Transfer Pathways in a Quantum Dot-Based Concentric FRET Configuration
Notice bibliographique
Résumé
The unique optical properties of semiconductor quantum dots (QDs) are highly advantageous for biological imaging and analysis, particularly when combined with Förster resonance energy transfer (FRET). A recent innovation in this area has been concentric FRET (cFRET), wherein QDs are assembled with multiple copies of two different types of fluorescent label. Although multifunctional biological probes have been developed utilizing cFRET, a detailed photophysical analysis of cFRET has not been undertaken, and energy transfer in these probes has been understood only qualitatively. Here, we characterize a prototypical QD-(A555) M -(A647) N cFRET configuration through photoluminescence (PL) intensity, decay, and photobleaching measurements. This cFRET configuration combines a central, green-emitting QD with Alexa Fluor 555 (A555) and Alexa Fluor 647 (A647) dyes that are assembled to QDs through peptide linkers, where M and N are the numbers of A555 and A647 per QD. Following initial photoexcitation of the QD, the energy transfer pathways are QD-to-A555 and QD-to-A647, which compete with one another, and A555-to-A647, which occurs subsequent to QD-to-A555 energy transfer. A rate analysis, calibrated to the conventional QD-(A555) M and QD-(A647) N FRET systems, accurately predicts quenching efficiencies and permits a first approximation of dye/QD PL intensity ratios in the cFRET configurations. CdSe/CdS/ZnS QDs and CdSeS/ZnS QDs of different sizes but similar emission characteristics are used for these experiments, and they demonstrate the general applicability of the analysis. The interplay between the three FRET pathways and nonideal behavior within this system is discussed with directions for future research. Overall, this study provides a framework and predictive power for the rational design and optimization of novel cFRET probes and biosensors for biological applications.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».