Supramolecularly Assembled Ratiometric Fluorescent Sensory Nanosystem for “Traffic Light”-Type Lead Ion or pH Sensing
Notice bibliographique
Résumé
The combination of functional nucleic acids and nanomaterials enables the continuous development of hybrid nanosystems that have found wide applications including chemo/biosensing. Herein, we report the supramolecular assembly of a “sesame biscuit”-like superstructural nanosystem based on aptamer, quantum dot (QD), and graphene oxide (GO), and its diverse applications in Pb 2+ and pH sensing. The nanosystem was assembled via adsorbing silica-encapsulated green-emitting QD onto the edge of GO by ionic interaction, followed by absorbing aptamer-modified red-emitting QD onto the GO surface via the π-stacking interaction. The nanosystem showed the characteristic of the nonquenched green fluorescence due to silica encapsulation and quenched red fluorescence owing to nanomaterial surface energy transfer. The nanosystem responded to Pb 2+ /pH in ratiometric fluorescence: the red fluorescence varied upon analyte-driven conformational changes of the aptamer, whereas the green one remained constant. Under optimized conditions, the nanosystem was demonstrated to be capable of quantifying Pb 2+ with a detection limit of 11.7 pM, as well as pH with a sensing resolution of 0.1 pH unit. More importantly, the ratiometric nanosystem facilitated visualization of analytes in a distinct “traffic light” manner, which was exemplified by semiquantification of exogenous Pb 2+ in living cells. To demonstrate practicality, fluorescent test strips were fabricated by immobilizing the nanosystem on paper. The fluorescent test strips displayed traffic light-type fluorescence color changes, with the capacity for on-site, naked-eye detection of Pb 2+ in real samples, as well as point-of-care pH testing in routine urinalysis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».