Methods for Enhanced Fluorescence Detection of Proteins by using Entrapped Gold Nanoparticles in Membranes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Measuring protein levels from biofluids can provide important insight into human health and disease during various physiological and pathological conditions. In many situations, sensitive methods are required for protein quantification because at the early stages of many diseases, proteins in biofluids are present at very low concentrations. Here, a new and simple method is presented in the form of Basic and Alternative Protocols for an immunoassay performed on a nitrocellulose membrane, followed by the addition of gold nanoparticles prior to measuring fluorescence with a microscope. The assay protocol was optimized to achieve 3D metal-enhanced fluorescence (MEF) with increased antibody-binding capacity and enhanced fluorescence signals, improving assay sensitivity. Using different concentrations of spiked fluorescently labeled IgGs in pooled normal human plasma, a lower detection limit of 29 ng/ml was achieved. This limit of detection was found to be a thousand-fold lower than the conventional 2D assay and one order of magnitude lower than when the assay was performed on a 3D membrane without MEF. This method provides an easy way to improve immunoassay sensitivity, and it can be simply transferred to other labs. It also can extend to fluorescence detection of other analytes beyond proteins. © 2022 Wiley Periodicals LLC. Basic Protocol: Assay in nitrocellulose membrane with entrapped AuNPs using commercially available AuNPs Alternative Protocol: Assay in nitrocellulose membrane with entrapped AuNPs using lab-made AuNPs.
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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 découle