Triple functional small-molecule-protein conjugate mediated optical biosensor for quantification of estrogenic activities in water samples
Notice bibliographique
Résumé
Establishing biosensors to map a comprehensive picture of potential estrogen-active chemicals remains challenging and must be addressed. Herein, we describe an estrogen receptor (ER)-based evanescent wave fluorescent biosensor by using a triple functional small-molecule–protein conjugate as a signal probe for the determination of estrogenic activities in water samples. The signal probe, consisting of a Cy5.5-labelled streptavidin (STV) moiety and a 17β-estradiol (E2) moiety, acts simultaneously as signal conversion, signal recognition and signal report elements. When xenoestrogens compete with the E2 moiety of conjugate in binding to the ER, the unbound conjugates are released, and their STV moiety binds with desthiobiotin (DTB) modified on the optical fiber via the STV–DTB affinity interactions. Signal probe detection is accomplished by fluorescence emission induced by an evanescent field, which positively relates with the estrogenic activities in samples. Quantification of estrogenic activity expressed as E2 equivalent concentration (EEQ) can be achieved with a detection limit of 1.05 μg/L EEQ by using three times standard deviation of the mean blank values and a linear calibration range from 20.8 to 476.7 μg/L EEQ. The optical fiber system is robust enough for hundreds of sensing cycles. The biosensor-based determination of estrogenic activities in wastewater samples obtained from a full-scale wastewater treatment plant is consistent with that measured by the two-hybrid recombinant yeast bioassay.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».