Liposome-Encapsulated NaLnF<sub>4</sub> Nanoparticles for Mass Cytometry: Evaluating Nonspecific Binding to Cells
Notice bibliographique
Résumé
We are interested in developing lanthanide nanoparticles (NPs) as high sensitivity tagging reagents for antibodies to analyze cells by mass cytometry (MC). Two key prerequisites for this application are that the NPs have to be colloidally stable in phosphate-containing buffers and the free NPs must have very low levels of nonspecific binding to cells. These are the issues we address here. We describe the synthesis of 30 nm diameter NaYF 4:Yb,Er nanoparticles, their transfer to aqueous solution via citrate exchange, and their encapsulation in liposomes to minimize their interaction with live cells. The lipid coating consisted of a 2:2:1 mol ratio mixture of dioleoylphosphatidyl choline (DOPC), egg sphingomyelin (ESM), and ovine cholesterol (Chol), referred to as DEC221. Since encapsulating 30 nm NPs in liposomes is an unprecedented challenge, we added varying amounts of 1,2-distearoyl- sn -glycero-3-phosphoethanolamine- N -[methoxyPEG-2000] (mPEG2K-DSPE) to the lipid formulation, both to promote curvature of the lipid coating and to use the polyethylene glycol (PEG) chains to impart stealth and minimize interaction with cells. We succeeded in coating individual NPs with the lipid bilayer and showed that, after coating, the NPs were colloidally stable in PBS buffer for up to one month. We used MC to measure nonspecific binding of the lipid-coated NPs to three different suspension cell lines, Ramos, THP-1, and KG1a cells. For dosages of 50, 100, and 1000 NPs/cell, the measured signals were barely above background. For dosages of 10 000 and 30 000 NPs/cell, nonspecific binding levels were on the order of 10–15 NPs per cell, less than 0.1% of the applied dose. Dopant ions such as Yb also provide a measurable signal, indicating that NaYF 4 NPs can serve as a useful host matrix for different lanthanide dopants for multiparameter experiments. These are very encouraging results for future experiments in which specific antibodies will be incorporated into the lipid coating.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».