Ultraflat, Ultraclean Au Nanoplate for Supersenstive Detectionof Anti-CCPs
Notice bibliographique
Résumé
Gold is very stable in biochemical environments and can immobilize easily bioactive molecules including DNAs, aptamers, antibodies, and peptides through Au-S bonding.In addition, gold is an excellent plasmonic material and has been widely used for fabrication of sensitive sensors.However, intrinsic surface defects of gold, such as step, terrace, vacancy, and grain boundary, are major problems for perfect immobilization of the biochemical molecules.[1]So, top-down polishing including thermal annealing, UV-ozone cleaning, and hydroxyl radical etching has been employed to reduce the surface defects, but being hardly possible to eliminate them completely.[2] On the other hand, Au nanoplates synthesized in vapor phase have atomically smooth surfaces without any surface defects, being able to construct a highly well-ordered bio-molecular layer from coherently linked metal-molecule interface.Highly-selective detection of anti-cyclic citrullinated peptides (anti-CCPs) has been an important issue to diagnose early rheumatoid arthritis (RA).Anti-CCP is a highly specific biomarker (90%-95%) for RA, being in a very small quantity at early RA which does not show clinical symptoms.[3]Since it takes several months or even years to be characterized as RA from the chronic inflammation occurred at the synovial joints, the sensitivity is more important than detection time to identify the RA patients in early-stage.However, current sensors based on enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) methods have been focused on rapid detection of anti-CCPs.Recently, Dubacheva et al. reported super-selective targeting employing a well-defined self-assembled monolayer (SAM) formed on UV-ozone treated gold surface.[4]Because non-specific binding can cause false-positive signals and increase the zero-signal intensity, it is a key-factor which reduces the sensor's sensitivity.Therefore, super-selective detection of the anti-CCPs by a well-defined CCP layer would play an important role in diagnosis of early RA.Surface-Enhanced Raman Scattering (SERS) sensors employing hot spots by nanoscale gap between noble metal nanostructures have been much attention because of single molecule level sensitivity.[5]Here, we report that anti-CCP SERS sensor fabricated with ultraflat, ultraclean, and single-crystalline Au nanoplate can detect even 40 aM (0.1 pg/ml) of anti-CCPs due to highly reduced nonspecific bindings as 50 times compared to commercial Au film.The well-ordered CCPs on Au nanoplates can clearly increase target signals and decrease zero-signals, being able to improve the sensitivity as 100 times than current SERS sensor.Furthermore, atomic force microscopy (AFM) studies in dry ambient environment show distinctly the super-sensitive CCP-active surfaces formed on the Au nanoplate.Thus, we expect that ultraflat Au nanoplate SERS sensors enable attomolar detection of anti-CCPs and will be utilized excellently for early-diagnosis of RA.
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 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 | 0,000 | 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 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 ».