Cellular imaging by targeted assembly of hot-spot SERS and photoacoustic nanoprobes using split-fluorescent protein scaffolds
Notice bibliographique
Résumé
The in cellulo assembly of plasmonic nanomaterials into photo-responsive probes is of great interest for many bioimaging and nanophotonic applications but remains challenging with traditional nucleic acid scaffolds-based bottom-up methods. Here, we address this quandary using split-fluorescent protein (FP) fragments as molecular glue and switchable Raman reporters to assemble gold or silver plasmonic nanoparticles (NPs) into photonic clusters directly in live cells. When targeted to diffusing surface biomarkers in cancer cells, the NPs self-assemble into surface-enhanced Raman-scattering (SERS) nanoclusters having hot spots homogenously seeded by the reconstruction of full-length FPs. Within plasmonic hot spots, autocatalytic activation of the FP chromophore and near-field amplification of its Raman fingerprints enable selective and sensitive SERS imaging of targeted cells. This FP-driven assembly of metal colloids also yields enhanced photoacoustic signals, allowing the hybrid FP/NP nanoclusters to serve as contrast agents for multimodal SERS and photoacoustic microscopy with single-cell sensitivity.
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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 | 0,001 | 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 ».