A novel type of quantum dot–transferrin conjugate using DNA hybridization mimics intracellular recycling of endogenous transferrin
Notice bibliographique
Résumé
Colloidal nanoparticles such as Quantum Dots (QDs) are promising alternatives to organic fluorophores, especially for long duration bioimaging. For specific targeting applications, QDs frequently require functionalization with selected proteins. In this regard, conjugation of proteins to QDs such that the nanobioconjugates retain the endogenous behavior of the coupled protein remains challenging. We have developed a novel method to conjugate a protein, transferrin (Tf), to QDs using DNA hybridization. These conjugates are characterized biochemically, and the trafficking properties in live cells are investigated. Although the internalization kinetics into the cells is much reduced compared to Tf labelled with organic dye, we could show that DNA hybridization-based QD-Tf conjugates are the first for which recycling from endosomes to the plasma membrane can be observed. This recycling occurs with kinetics that is similar to dye labelled Tf. We could image and follow the trajectories of recycling of individual vesicles for several tens of minutes. The conjugation of QDs to proteins mediated by DNA hybridization yields a new generation of ultra-bright and photostable probes that preserves the intracellular properties of the dye labelled protein better than previously reported QD conjugates using other surface chemistries for direct coupling.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».