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Enregistrement W2527645387 · doi:10.1117/12.2237166

Investigation of energy transfer between semiconducting polymer dot donors and hydrophilic and hydrophobic Cy5 acceptors

2016· article· en· W2527645387 sur OpenAlexaff
Kelsi Lix, W. Russ Algar

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFörster resonance energy transferCyanineAcceptorFluorescencePhotochemistryPolymerMaterials scienceQuenching (fluorescence)NanotechnologyChemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semiconducting polymer dots (Pdots) are rapidly emerging fluorescent probes for bioanalysis. Pdots have extraordinarily strong absorption and bright emission compared to other commonly used fluorescent probes, making them very attractive for applications involving Förster resonance energy transfer (FRET). Here, we investigated two FRET systems with green-emitting poly(9,9-dioctylfluorene-alt-benzothiadiazole) (F8BT) Pdots as donors and two different Cyanine 5 (Cy5) dyes as acceptors. A hydrophilic sulfo-Cy5 dye was directly conjugated to the Pdot surface using carbodiimide chemistry, and a hydrophobic Cy5 dye was observed to spontaneously partition into the core of the Pdot. FRET was observed to depend on the acceptor dye concentration with both systems, and was characterized using a combination of fluorescence emission spectra, excitation spectra, and lifetime measurements. Much stronger quenching of Pdot emission and FRET-sensitized acceptor dye emission were observed for the hydrophobic Cy5 system, and these trends were attributed to reduced donor-acceptor distances in comparison to the hydrophilic sulfo-Cy5 system. Current limitations in the experimental format are discussed. The results show that Pdots are effective FRET donors for acceptor dyes located both within and at the surface of Pdots.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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