Capping Gold Nanoparticles to Achieve a Protein-like Surface for Loop-Mediated Isothermal Amplification Acceleration and Ultrasensitive DNA Detection
Notice bibliographique
Résumé
Loop-mediated isothermal amplification (LAMP) is a popular DNA amplification method. Gold nanoparticles (AuNPs) were reported to enhance the efficiency of LAMP, although the underlying mechanism remained elusive. Since AuNPs strongly adsorb a range of ligands, preadsorbed ligands cannot be easily displaced. In this work, we systematically investigated the effect of surface-modified AuNPs on LAMP by varying the order of mixing of AuNPs with each reagent in the LAMP system (Mg2+, template DNA, dNTPs, primers, and polymerase). Mixing the AuNPs with the primers delayed the LAMP based on SYBR green I fluorescence. While other orders of mixing had little effect, all accelerated the reaction. We then tested other common ligands including polymers (polyethylene glycol and polyvinylpyrrolidone), inorganic ions (Br–), proteins, glutathione (GSH), and DNA (A15) on AuNP-LAMP. The boosted AuNP performance on LAMP was most obvious when the AuNPs formed a protein-like surface. Finally, using GSH-capped AuNPs, a detection limit of around 100 copies/μL–1 of target DNA was achieved. This work has identified a ligand-capped AuNP strategy to boost LAMP and yielded a higher sensitivity in DNA sensing, which also deepens our understanding of AuNP-assisted LAMP.
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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 ».