Gold Nanoparticles Synthesized Using Various Reducing Agents and the Effect of Aging for DNA Sensing
Notice bibliographique
Résumé
Gold nanoparticles (AuNPs) are one of the most commonly used reagents in colloidal science and biosensor technology. In this work, we first compared AuNPs prepared using four different reducing agents including citrate, glucose, ascorbate, and 4-(2-hydroxyethyl)-1-piperazineethanesulfonic acid (HEPES). At the same absorbance at the surface plasmon peak of 520-530 nm, citrate-AuNPs and glucose-AuNPs adsorbed more DNA and achieved higher affinity to the adsorbed DNA. In addition, citrate-AuNPs had better sensitivity than glucose-AuNPs for label-free DNA detection. Then, using citrate-AuNPs, the effect of aging was studied by incubation of the AuNPs at 22 °C (room temperature) and at 4 °C for up to 6 months. During aging, the colloidal stability and DNA adsorption efficiency gradually decreased. In addition, the DNA sensing sensitivity using a label-free method also dropped around 4-fold after 6 months. Heating at boiling temperature of the aged citrate-AuNPs could not rejuvenate the sensing performance. This study shows that while citrate-AuNPs are initially better than the other three AuNPs in their colloid properties and sensing properties, this edge in performance might gradually decrease due to constantly changing surface properties caused from the aging effect.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».