MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4313197607 · doi:10.1021/acsomega.2c06420

Acting as a Molecular Tailor: Dye Structural Modifications for Improved Sensitivity toward Lysophosphatidic Acids Sensing

2022· article· en· W4313197607 sur OpenAlexafffund
Nicolas Fontaine, Lara Harter, André Marette, Denis Boudreau

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundCanada Foundation for InnovationFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesUniversité Laval
Mots-clésLysophosphatidic acidFluorescenceQuenching (fluorescence)ChemistryBODIPYFluorescence spectroscopyAqueous mediumNanotechnologyBiophysicsAqueous solutionMaterials scienceBiochemistryOrganic chemistryReceptorBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lysophosphatidic acids (LPA) are key biomarkers for several physiological processes, the monitoring of which can provide insights into the host's health. Common lab-based techniques for their detection are cumbersome, expensive, and necessitate specialized personnel to operate. LPA-sensitive fluorescent probes have been described, albeit for nonaqueous conditions, which impedes their use in biological matrices. In this paper, we explore in detail the influence of structure on the extent of aggregation-induced fluorescence quenching using specially synthesized styrylpyridinium dyes bearing structural adaptations to bestow them enhanced affinity toward LPA in aqueous media. Spectroscopic investigations supported by time-resolved fluorimetry revealed the contribution of excimer formation to the fluorescence quenching mechanism displayed by the fluorescent probes. Experimental observations of the influence of structure on detection sensitivity were supported by DFT calculations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS OmegaMême sujetLipid Membrane Structure and BehaviorTravaux en français237 207