Functional Bio-inorganic Hybrids from Silicon Quantum Dots and Biological Molecules
Notice bibliographique
Résumé
Quantum dots (QDs) are semiconductor nanoparticles that exhibit photoluminescent properties useful for applications in the field of diagnostics and medicine. Successful implementation of these QDs for bio-imaging and bio/chemical sensing typically involves conjugation to biologically active molecules for recognition and signal generation. Unfortunately, traditional and widely studied QDs are based upon heavy metals and other toxic elements (e.g., Cd- and Pb-based QDs), which precludes their safe use in actual biological systems. Silicon quantum dots (SiQDs) offer the same advantages as these heavy-metal-based QDs with the added benefits of nontoxicity and abundance. The preparation of functional bio-inorganic hybrids from SiQDs and biomolecules has lagged significantly compared to their traditional toxic counterparts because of the challenges associated with the synthesis of water-soluble SiQDs and their relative instability in aqueous environments. Advances in SiQD synthesis and surface functionalization, however, have made possible the preparation of functional bio-inorganic hybrids from SiQDs and biological molecules through different bioconjugation reactions. In this contribution, we review the various bioconjugate reactions by which SiQDs have been linked to biomolecules and implemented as platforms for bio-imaging and bio/chemical sensing. We also highlight the challenges that need to be addressed and overcome for these materials to reach their full potential. Lastly, we give prospective applications where this unique class of nontoxic and biocompatible materials can be of great utility in the future.
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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 ».