Nanoparticle-based surface enhanced Raman spectroscopic imaging of biological arrays
Notice bibliographique
Résumé
Surfaces serve as the communication link between the adsorbate and the substrate. Hence, a thorough understanding of the surface chemistries directly interfacing with biological molecules and other adsorbates would provide insight into the fabrication approach as well as the adsorption characteristics of biomolecules adsorbed on the surface. This paper presents a surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) method for high-sensitivity detection and reading of protein microarrays based on gold nanoparticle labels. The reagent employed was 30 nm gold nanoparticles modified with a bifunctional Raman reporter molecule, 5,5'-dithiobis(succinimidyl-2-nitrobenzoate) (DSNB), to integrate anti-bovine IgG for an antigen response in the immunoassay and generate an intense SERS signal. The signal from the DSNB reporter molecule, particularly the strong symmetric nitro stretch was used for the detection of antigen-antibody interactions. Issues related to the sensitivity and selectivity of the assay were also addressed. This work provides useful insights into SERS-based immunoassays and serves as the basis for an eventful adventure into interfacial biomolecular interactions.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».