Surface-enhanced Raman spectroscopy detection of protein-ligand binding using D-glucose and glucose binding protein on nanostructured plasmonic substrates
Notice bibliographique
Résumé
Conjugated nano-biological architectures interfacing solid nano-structured surfaces with biological polymers have gained significant attention due to their potential biosensing and biocatalytic applications. However, efficient characterization of such integrated systems remains a challenge. We describe surface enhanced Raman spectroscopy (SERS) detection of complex of D-glucose with glucose binding protein (GBP) immobilized on substrates. Substrates comprised of dense Ag nanostructure arrays on Ni-coated fused silica wafers were fabricated employing ultrahigh resolution electron beam lithography. Glucose-bound and glucose-free histidine-tagged GBP was immobilized on the substrates and probed using SERS while the samples were kept in solution, and the observed Raman spectra were recorded. Three substrate designs were tested for SERS detection of the protein-ligand binding. SERS spectra of immobilized glucose-free and glucose-bound GBP exhibited pronounced differences in their Raman signatures, demonstrating the potential of SERS as a sensitive method for the detection of protein-ligand molecular recognition on a solid surface. However, morphology of the nano-patterned plasmonic structures was found to influence the SERS signatures significantly. In order to interpret the findings, simulations of electric field around the nano-structured substrates were performed. An interplay of two factors, the availability of space between Ag features where the GBP could bind to Ni, and the effectiveness of the electromagnetic enhancement of the Raman scattering in “hot spots” between these features, was concluded to determine the observed trends.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».