Inorganic Nanoparticles as Donors in Resonance Energy Transfer for Solid-Phase Bioassays and Biosensors
Notice bibliographique
Résumé
Bioassays for the rapid detection and quantification of specific nucleic acids, proteins, and peptides are fundamental tools in many clinical settings. Traditional optical emission methods have focused on the use of molecular dyes as labels to track selective binding interactions and as probes that are sensitive to environmental changes. Such dyes can offer good detection limits based on brightness but typically have broad emission bands and suffer from time-dependent photobleaching. Inorganic nanoparticles such as quantum dots and upconversion nanoparticles are photostable over prolonged exposure to excitation radiation and tend to offer narrow emission bands, providing a greater opportunity for multiwavelength multiplexing. Importantly, in contrast to molecular dyes, nanoparticles offer substantial surface area and can serve as platforms to carry a large number of conjugated molecules. The surface chemistry of inorganic nanoparticles offers both challenges and opportunities for the control of solubility and functionality for selective molecular interactions by the assembly of coatings through coordination chemistry. This report reviews advances in the compositional design and methods of conjugation of inorganic quantum dots and upconversion nanoparticles and the assembly of combinations of nanoparticles to achieve energy exchange. Our interest is the exploration of configurations where the modified nanoparticles can be immobilized to solid substrates for the development of bioassays and biosensors that operate by resonance energy transfer (RET).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».