Expanded Quantum Dot-Based Concentric Förster Resonance Energy Transfer: Adding and Characterizing Energy-Transfer Pathways for Triply Multiplexed Biosensing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Concentric Förster resonance energy transfer (cFRET) is an emerging application of semiconductor quantum dots (QDs) that takes advantage of their excellent photoluminescence (PL) properties, small size, and versatile surface area. To date, cFRET configurations have combined QDs with only two fluorescent dyes, limiting multiplexed bioanalysis to two targets. Here, we expanded cFRET to create a triply multiplexed configuration that comprised a central QD assembled with multiple copies of three different peptide sequences labeled with one of three different fluorescent dyes. These dyes were Alexa Fluor 555 (A555), either Cyanine 3.5 (Cy3.5) or Atto 594 (At594), and Alexa Fluor 647 (A647). The expanded cFRET configuration had double the number of FRET pathways of previous systems, with three competitive pathways from the QD to the dyes and three sequential pathways between the dyes. The quenching efficiencies for QD and dye PL in the full three-acceptor cFRET configuration were successfully predicted from rate analyses of the simpler one- and two-acceptor configurations. This capability provides a basis for a priori design of cFRET probes with new luminescent materials or for new applications. Importantly, combinations of the A555/QD, Cy3.5/QD or At594/QD, and A647/QD PL intensity ratios were unique to particular combinations of the number of each acceptor dye per QD, permitting calculation of the number of each dye per QD from the measured PL ratios. This uniqueness was the basis of quantitative biosensing and enabled multiplexed and selective assays of the activities of three proteases (trypsin, chymotrypsin, and enterokinase) in parallel. The three-acceptor cFRET configuration is a potentially powerful multifunctional probe vector that challenges the current paradigm of N colors of QD for N biological targets. It is anticipated to be adaptable to many types of multiplexed bioanalysis and bioimaging applications.
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 | 0,001 |
| 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 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 ».