Surface-enhanced Raman spectroscopy detection of protein-ligand binding using D-glucose and glucose binding protein on nanostructured plasmonic substrates
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle