Encapsulated Nanodroplets for Enhanced Fluorescence Detection by Nano‐Extraction
Notice bibliographique
Résumé
Enhancement of the detection signal of fluorescence microscopy in highly diluted solutions is of great importance in chemical analysis, sensing, and bioassay applications. Surface nanodroplets with atto- to femto-liter volumes are promising tools for sensitive online detection by integrating their extremely efficient nano-extraction and optical advantages. In this paper, the development of novel basic units of nanodroplets-in-a-microdroplet by simple solvent exchange is reported. The encapsulated nanodroplets are applied for ultrasensitive and online detection in fluorescence imaging. The biphasic nature of the droplet composite enables simultaneous extraction and enrichment of both hydrophobic and hydrophilic compounds. Furthermore, the desirable lensing effect of the curved surface of the nanodroplets enhances the collection of light emitted from the fluorophore extracted in the droplets by ≈60-fold, allowing sensitive and quantitative analysis of the fluorophore using fluorescence microscopy. The results highlight the potential of encapsulated nanodroplets as a simple and innovative method of signal enhancement in chemical analysis. By integrating selective concentration, extraction, and sensitive detection, the encapsulated nanodroplets reported here may have broad applications in many chemical and biological matrices.
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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 ».