Methods for Enhanced Fluorescence Detection of Proteins by using Entrapped Gold Nanoparticles in Membranes
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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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».