Plasmonic labeling of subcellular compartments in cancer cells: multiplexing with fine-tuned gold and silver nanoshells
Notice bibliographique
Résumé
an entirely reformulated synthesis. The new method yielded ultramonodisperse samples, with polydispersity indexes (PI) as low as 0.02 and narrow extinction bands suited for multiplex analysis. A library of nanoshell samples with localized surface plasmon resonances (LSPR) spanning across the visible range was synthesized. Hyperspectral analysis revealed that the average scattering spectrum of 100 nanoshells matched closely to the spectrum of a single nanoshell, indicating an unprecedented low level of nanoparticle-to-nanoparticle variation for this type of system. A cell labeling experiment, targeting different subcellular compartments in MCF-7 human breast cancer cells, demonstrated that these monodisperse nanoparticles can be used as a multiplex platform for single cell analysis at the intracellular and extracellular level. Antibody-coated gold nanoshells targeted the plasma membrane, while silver nanoshells coated with a nuclear localization signal (NLS) targeted the nuclear membrane. A fluorescence counterstaining experiment, as well as single cell hyperspectral microscopy showed the excellent selectivity and specificity of each type of nanoparticle for its designed subcellular compartment. A time-lapse photodegradation experiment confirmed the enhanced stability of the nanoshells over fluorescent labeling and their capabilities for long-term live cell imaging.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».