The assemble, grow and lift-off (AGLO) strategy to construct complex gold nanostructures with pre-designed morphologies
Notice bibliographique
Résumé
The construction of metallic nanostructures with customizable morphologies and complex shapes has been an essential pursuit in nanoscience. DNA nanotechnology has enabled the fabrication of increasingly complex DNA nanostructures with unprecedented specificity, programmability and sub-nanometer precision, which makes it an ideal approach to rationally organize metallic nanostructures. Here we report an Assemble, Grow and Lift-Off (AGLO) strategy to construct robust standalone gold nanostructures with pre-designed customizable shapes in solution, using only a simple 2D DNA origami sheet as a versatile transient template. Gold nanoparticle (AuNP) seeds were firstly assembled onto the pre-designed binding sites of the DNA origami template and then additional gold was slowly deposited onto the AuNP seeds. The growing seed surfaces eventually merge with adjacent seeds to generate one continuous gold nanostructure in a pre-designed shape, which can then be lifted off the origami template. Diverse customized patterns of templated AuNP seeds were successfully transformed into corresponding gold nanostructures with the target structure transformation percentage over 80%. Moreover, the AGLO strategy can be incorporated with a magnetic bead separation platform to enable the easy recycling of the excess AuNP seeds and DNA components.
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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 | 0,001 |
| 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 ».