Polyacrylamide gel electrophoresis of semiconductor quantum dots and their bioconjugates: materials characterization and physical insights from spectrofluorimetric detection
Notice bibliographique
Résumé
Colloidal semiconductor quantum dot (QD) nanocrystals have ideal fluorescence properties for bioanalysis and bioimaging, but these materials must be functionalized with an inorganic shell, organic ligand or polymer coating, and conjugated with biomolecules to be useful in such applications. Several different analytical techniques are used to characterize QDs and their multiple layers of functionalization. Here, we revisit poly(acrylamide) gel electrophoresis (PAGE), which has been scarcely used for the characterization of QDs and their bioconjugates in deference to the routine use of agarose gel electrophoresis. We implemented PAGE in a novel "stubby" capillary format with spectrofluorimetric detection, the combination of which enabled more rapid and more detailed characterization of QDs than was possible with both poly(acrylamide) and agarose slab gels. Correlations between the peak photoluminescence (PL) emission wavelength and electropherogram peaks, especially when combined with Ferguson analysis, provided new and significant insight into the key factors that determine the electrophoretic mobility of QDs, and helped to resolve heterogeneity and sub-populations in ensembles of QDs. The method was useful for characterization of the inorganic core/shell nanocrystals, their organic ligand and polymer coatings, and their final bioconjugates, the latter of which were in the form of peptide and protein conjugates. With further development and optimization, we anticipate that capillary PAGE with spectrofluorimetric detection will become a valuable addition to the toolbox of characterization techniques suitable for QDs, their bioconjugates, and other nanoparticle materials as well.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».