Single Molecule Techniques Can Distinguish the Photophysical Processes Governing Metal-Enhanced Fluorescence
Notice bibliographique
Résumé
Plasmonic metal nanoparticles can impact the behavior of organic molecules in a number of ways, including enhancing or quenching fluorescence. Only through a comprehensive understanding of the fundamental photophysical processes regulating nanomolecular interactions can these effects be controlled and exploited to the fullest extent possible. Metal-enhanced fluorescence (MEF) is governed by two underlying processes, increased rate of fluorophore excitation, and increased fluorophore emission, the balance between which has implications for optimizing hybrid nanoparticle–molecular systems for various applications. We report groundbreaking work on the use of single molecule fluorescence microscopy to distinguish between the two mechanistic components of MEF, in a model system consisting of two analogous boron dipyrromethene (BODIPY) fluorophores and triangular silver nanoparticles (AgNP). We demonstrate that the increased excitation MEF mechanism occurs to approximately the same extent for both dyes, but that the BODIPY with the higher quantum yield of fluorescence experiences a greater degree of MEF via the increased fluorophore emission mechanism and higher overall enhancement, as a result of its superior ability to undergo near-field interactions with AgNP. We foresee that this knowledge and methodology will be used to tailor MEF to meet the needs of different applications, such as those requiring maximum enhancement of fluorescence intensity or instead prioritizing excited-state photochemistry.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».