Exosomes Detection by a Label-free Localized Surface Plasmonic Resonance Method
Notice bibliographique
Résumé
Exosomes contain disease biomarkers for cancer and other pathological conditions. They are groups of nano-scale extracellular communication organelles which dynamically transport cargoes of molecules and genetic materials between cells. Exosomes circulating in our body-fluids provide a snap-shot in real-time for virtually all aspects of our physiology. Isolation detection and quantification methods of exosomes from various bio-fluids are challenging for clinical applications, like liquid biopsy. Here, we present a simple label-free technique to capture and detect exosomes integrating an exosome-capturing synthetic polypeptide (called Vn96) into microfluidic device. We use our in-house developed nanocomposite plasmonic sensing platform, prepared by in-situ synthesis of Ag-PDMS (silver- polydimethylsiloxane), using silver nitrate as the silver nanoparticle precursor by the in-situ reduction of silver ions. The Ag-PDMS nanocomposites are subsequently high-temperature annealed to improve the uniformity of morphology to accomplish improved sensing properties. We grafted the Vn96 peptide on the Ag-PDMS nanoparticle using functionalization chemistry to covalently attach streptavidin followed by affinity-grafting of biotinylated Vn96 peptide on streptavidin. The biotinylated Vn96 peptide has a polyethylene glycol linker between the peptide and biotin moieties providing flexibility to Vn96 to access and capture exosomes from contacting bio-fluids. We measured localized surface plasmon resonance (LSPR) bands of Ag for all the chip development steps mentioned above and after exosome-capture. The Ag plasmon band shifts to longer wavelengths (redshift) as the refractive index of the surrounding medium is increased at each step of the protocol till exosome-capture-step. The extent of the red shift of the Ag LSPR band is proportional to the concentration of exosome in the fluid till saturation of Vn96 on the Ag-PDMS nanocomposite. Hence, the concentration of exosomes in a bio-fluid can be measured by using calibration curves without pre- or post- labelling exosomes. This exosome-capture chip can efficiently quantitate exosomes present in a fluid and will be used for subsequent molecular analysis (protein and nucleic acid) to facilitate liquid biopsy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».