Creation of glycoprotein imprinted self-assembled monolayers with dynamic boronate recognition sites and imprinted cavities for selective glycoprotein recognition
Notice bibliographique
Résumé
Glycoproteins are involved in the pathogenesis and development of many diseases and are used as biomarkers for disease diagnosis. It is highly desirable to develop highly sensitive and selective methods for the detection of glycoproteins without the use of antibodies. Imprinting of proteins represents one of the most challenging tasks. Glycoprotein imprinted self-assembled monolayers (SAMs) were created, for the first time, from an oligo(ethylene glycol) (OEG) terminated 1,2-dithiolane derivative linked through an alkyl chain incorporated with two amide groups (DHAP) and combined functional thiols of p-mercaptophenylboronic acid (PMBA) and p-aminothiophenol (PATP) in aqueous media, without the use of polymerization initiators. Combined action of PMBA and PATP was essential for the development of boronate recognition sites for glycoproteins at the physiological pH, attributed to the water molecule-mediated Lewis acid-base interactions between the electron-deficient PMBA and the electron-rich PATP. DHAP played key roles not only in cementation of imprinted cavities by means of double hydrogen bond networks through the amide groups but also in resistance to nonspecific protein binding by terminal OEG moieties, as well as hydrogen bond binding sites from the amide groups exposed to imprinted cavities. The created glycoprotein imprinted SAMs showed excellent recognition selectivity of target glycoproteins. The strategy for tailor-made glycoprotein imprinted SAMs explores a new avenue to the creation of intelligent biomaterials and fabrication of chemosensors.
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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 | 0,000 | 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 ».