Dopamine and Melamine Binding to Gold Nanoparticles Dominates Their Aptamer-Based Label-Free Colorimetric Sensing
Notice bibliographique
Résumé
Target-directed aptamer adsorption by gold nanoparticles (AuNPs) has been widely used to develop label-free colorimetric biosensors. However, the potential interactions between target molecules and AuNPs have not been considered, which may lead to misinterpretation of analytical results. In this work, the detection of dopamine, melamine, and K + was studied as model systems to address this problem. First, dopamine and two control molecules all induced the aggregation of citrate-capped AuNPs with apparent K d ’s of 5.8 μM dopamine, 51.6 μM norepinephrine, and 142 μM tyramine. Isothermal titration calorimetry measured the aptamer K d to be 1.9 μM dopamine and 16.8 μM norepinephrine, whereas tyramine cannot bind. Surface enhanced Raman spectroscopy confirmed direct adsorption of dopamine, and the adsorbed dopamine inhibited the adsorption of DNA. Using a typical salt-induced colorimetric detection protocol, a similar color response was observed regardless of the sequence of DNA, indicating the observed color change reflected the adsorption of dopamine by the AuNPs instead of the binding of dopamine by the aptamer. For this label-free sensor to work, the interaction between the target molecule and AuNPs should be very weak, while dopamine represents an example of strong interactions. For the other two systems, the melamine detection did not reflect aptamer binding either but the K + detection did, suggesting melamine also strongly interacted with AuNPs, whereas K + had very weak interactions with AuNPs. Since each target molecule is different, such target/AuNP interactions need to be studied case-by-case to ensure the sensing mechanism.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».