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Enregistrement W2556559510 · doi:10.1021/acs.analchem.6b03953

Measuring and Remediating Nonspecific Modifications of Gold Surfaces Using a Coupled in Situ Electrochemical Fluorescence Microscopic Methodology

2016· article· en· W2556559510 sur OpenAlexafffund
Zhinan Yu, Cheng Wei Tony Yang, Eléonore Triffaux, Thomas Doneux, Robin F. B. Turner, Dan Bizzotto

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFonds De La Recherche Scientifique - FNRSNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésChemistryIn situElectrochemistryFluorescenceNanotechnologyAnalytical Chemistry (journal)Environmental chemistryElectrodeOpticsPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In surface-based biosensors, the nonspecific or undesired adsorption of the probe is an important characteristic that is typically difficult to measure and therefore to control or eliminate. A methodology for measuring and then minimizing or eliminating this problem on gold surfaces, readily applicable to many common surface modifications is presented. Combining electrochemical perturbation and fluorescence microscopy, we show that the potential at which the adsorbed species is removed can be used as an estimate of the strength of the adsorbate-surface interaction. This desorption potential can be easily measured through an increase in fluorescence intensity as the potential is manipulated. Furthermore, this method can be used to evaluate strategies for preventing or removing nonspecific adsorption. This is demonstrated for a wide variety of surface modifications, from strongly chemisorbed monolayers such as thiol self-assembled monolayers (SAMs) to physisorbed monolayers as well as for complex surface structures like peptide and DNA mixed-component SAMs. The use of a coadsorption strategy or small magnitude potential-step cycles was shown to significantly decrease the amount of nonspecifically or noncovalently bound probe, creating better defined surfaces.

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations23
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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