A Direct Immunoassay Based on Surface-Enhanced Spectroscopy Using AuNP/PS-b-P2VP Nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
A biosensor was developed for directly detecting human immunoglobulin G (IgG) and adenosine triphosphate (ATP) based on stable and reproducible gold nanoparticles/polystyrene-b-poly(2-vinylpyridine) (AuNP/PS-b-P2VP) nanocomposites. The substrates were functionalized with carboxylic acid groups for the covalent binding of anti-IgG and anti-ATP and the detection of IgG and ATP (1 to 150 μg/mL). SEM images of the nanocomposite show 17 ± 2 nm AuNP clusters adsorbed over a continuous porous PS-b-P2VP thin film. UV-VIS and SERS were used to characterize each step of the substrate functionalization and the specific interaction between anti-IgG and the targeted IgG analyte. The UV-VIS results show a redshift of the LSPR band as the AuNP surface was functionalized and SERS measurements showed consistent changes in the spectral features. Principal component analysis (PCA) was used to discriminate between samples before and after the affinity tests. Moreover, the designed biosensor proved to be sensitive to different concentrations of IgG with a limit-of-detection (LOD) down to 1 μg/mL. Moreover, the selectivity to IgG was confirmed using standard solutions of IgM as a control. Finally, ATP direct immunoassay (LOD = 1 μg/mL) has demonstrated that this nanocomposite platform can be used to detect different types of biomolecules after proper functionalization.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».