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Enregistrement W2510617512 · doi:10.1039/c6nr05616d

Surface-enhanced Raman scattering measurement from a lipid bilayer encapsulating a single decahedral nanoparticle mediated by an optical trap

2016· article· en· W2510617512 sur OpenAlexafffund
Amanda J. Wright, Joanna L. Richens, Jonathan P. Bramble, Nicole Cathcart, Vladimir Kitaev, Paul O’Shea, Andrew J. Hudson

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRoyal Academy of Engineering
Mots-clésBilayerLipid bilayerVesicleRaman scatteringMaterials scienceModel lipid bilayerLiposomeNanoparticleOptical tweezersRaman spectroscopyScatteringMembraneNanotechnologyChemical physicsLipid bilayer phase behaviorChemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a new technique for the study of model membranes on the length-scale of a single nano-sized liposome. Silver decahedral nanoparticles have been encapsulated by a model unilamellar lipid bilayer creating nano-sized lipid vesicles. The metal core has two roles (i) increasing the polarizability of vesicles, enabling a single vesicle to be isolated and confined in an optical trap, and (ii) enhancing Raman scattering from the bilayer, via the high surface-plasmon field at the sharp vertices of the decahedral particles. Combined this has allowed us to measure a Raman fingerprint from a single vesicle of 50 nm-diameter, containing just ∼104 lipid molecules in a bilayer membrane over a surface area of <0.01 μm2, equivalent to a volume of approximately 1 zepto-litre. Raman scattering is a weak and inefficient process and previous studies have required either a substantially larger bilayer area in order to obtain a detectable signal, or the tagging of lipid molecules with a chromophore to provide an indirect probe of the bilayer. Our approach is fully label-free and bio-compatible and, in the future, it will enable much more localized studies of the heterogeneous structure of lipid bilayers and of membrane-bound components than is currently possible.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,715

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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