Concentric FRET: a review of the emerging concept, theory, and applications
Notice bibliographique
Résumé
Concentric Förster resonance energy transfer (cFRET) is an emerging concept for single-vector multiplexed bioanalysis and imaging. It features a network of competitive and sequential energy transfer pathways, which, to date, has been assembled with a central semiconductor quantum dot (QD) and biomolecular linkers to multiple copies of multiple types of concentrically-arranged fluorescent dyes. In this review, we provide a first-hand account of the concept and development of cFRET, starting from its place in the broader context of FRET probes and assemblies. Topics of discussion include materials for cFRET, with a focus on the enabling properties of QDs and the ideal properties of nominal acceptor dyes; characterization and analysis of cFRET configurations via photoluminescence intensity, emission ratio, lifetime, and photobleaching measurements; semi-empirical modeling to determine the rates and efficiencies of competitive and sequential FRET pathways from overall quenching efficiencies; and archetypical examples of cFRET configurations and their application in bioanalysis and imaging. Most of the latter examples demonstrate multiplexed detection of protease activity or nucleic acid targets. Examples of atypical and cFRET-like configurations are also discussed, including those that utilize time-gated FRET relays and charge-transfer quenching. We conclude with a perspective on challenges and directions for future research with cFRET. Although still emerging as a method, many exciting opportunities in bioanalysis, imaging, and beyond are envisioned for cFRET.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».