SERS probing of fungal HET-s fibrils formed at neutral and acidic pH conditions
Notice bibliographique
Résumé
Advances in precision medical diagnostics require accurate and sensitive characterization of pathogens. In particular, health conditions associated with protein misfolding require an identification of proteinaceous amyloid fibrils or their precursors. These pathogenic entities express specific molecular structures, which require ultra-sensitive, molecular-level detection methods. A potentially transformative technique termed nanoplasmonics employs electro-optical phenomena in the vicinity of specially engineered metal nanostructures. A signature application of nanoplasmonics exploits enhancement of inelastic scattering of light in specific locations near metallic nanostructures, known as surface-enhanced Raman scattering (SERS). We applied SERS complemented with confocal microscopy imaging for ultra-sensitive, non-invasive, and label-free characterization of the fungal prion HET-s (218-289) as a model for β-sheet rich amyloid structures. This characterization employed Au-coated dielectric supports as plasmonic substrates. After confirming the formation of HET-s fibrils at both pH 7.5 and 2.8 using negative staining transmission electron microscopy, we subjected the fibril-containing solutions to multimodal analysis using confocal microscopy and SERS. The SERS spectral fingerprints from all HET-s samples expressed vibrational markers for β-structure, unstructured backbone, and aromatic side-chains. However, relative intensities of major SERS bands were pronouncedly different for the two pH levels. We have analyzed potential origins of the most pronounced SERS bands and proposed hypothetical mechanistic models that could explain the observed SERS fingerprints from HET-s fibrils grown at pH 7.5 and 2.8.
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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 | 0,000 | 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 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 ».