Satellite-like Gold Nanocomposites for Targeted Mass Spectrometry Imaging of Tumor Tissues
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We have developed a simple, rapid, high-throughput cancer diagnosis system using functional nanoparticles (NPs) consisting of poly(catechin) capped-gold NPs (Au@PC NPs) and smaller nucleolin-binding aptamer (AS1411) conjugated gold NPs (AS1411-Au NPs). The AS1411-Au NPs/Au@PC NP is used as a targeting agent in laser desorption/ionization mass spectrometry (LDI-MS)-based tumor tissue imaging. Self-assembled core-shell Au@PC NPs are synthesized by a simple reaction of tetrachloroaurate(III) with catechin. Au@PC NPs with a well-defined and dense poly(catechin) shell (~40-60 nm) on the surface of each Au core (~60-80 nm) are obtained through careful control of the ratio of catechin to gold ions, as well as the pH of the reaction solution. Furthermore, we have shown that AS1411-conjugated Au NPs (13-nm) self-assembled on Au@PC NP can from a satellite-like gold nanocomposite. The high density of AS1411-Au NPs on the surface of Au@PC NP enhances multivalent binding with nucleolin molecules on tumor cell membranes. We have employed LDI-MS to detect AS1411-Au NPs/Au@PC NPs labeled nucleolin-overexpressing MCF-7 breast cancer cells through the monitoring of Au cluster ions ([Aun] + ; 1 n 3). The ultrahigh signal amplification from Au NPs through the formation of a huge number of [Au n ] + ions results in a sensing platform with a limit of detection of 100 MCF-7 cells mL -1 . Further, we have applied the satellite-like AS1411-Au NPs/Au@PC NP nanocomposite as a labeling agent for tumor tissue imaging by LDI-MS. Our nanocomposite-assisted LDI-MS imaging platform can be extended for simultaneous analysis of different tumor markers on cell membranes when using different ligand-modified metal nanoparticles.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle