An Activity-Based Sensing Approach to Multiplex Mapping of Labile Copper Pools by Stimulated Raman Scattering
Notice bibliographique
Résumé
Molecular imaging with analyte-responsive probes offers a powerful chemical approach to studying biological processes. Many reagents for bioimaging employ a fluorescence readout, but the relatively broad emission bands of this modality and the need to alter the chemical structure of the fluorophore for different signal colors can potentially limit multiplex imaging. Here, we report a generalizable approach to multiplex analyte imaging by leveraging the comparably narrow spectral signatures of stimulated Raman scattering (SRS) in activity-based sensing (ABS) mode. We illustrate this concept with two copper Raman probes (CRPs), CRP2181 and CRP2153.2, that react selectively with loosely bound Cu(I/II) and Cu(II) ions, respectively, termed the labile copper pool, through copper-directed acyl imidazole (CDAI) chemistry. These reagents label proximal proteins in a copper-dependent manner using a dye scaffold bearing a 13 C≡N or 13 C≡ 15 N isotopic SRS tag with nearly identical physiochemical properties in terms of shape and size. SRS imaging with the CRP reagents enables duplex monitoring of changes in intracellular labile Cu(I) and Cu(II) pools upon exogenous copper supplementation or copper depletion or genetic perturbations to copper transport proteins. Moreover, CRP imaging reveals reciprocal increases in labile Cu(II) pools upon decreases in activity of the antioxidant response nuclear factor-erythroid 2-related factor 2 (NRF2) in cellular models of lung adenocarcinoma. By showcasing the use of narrow-bandwidth ABS probes for multiplex imaging of copper pools in different oxidation states and identifying alterations in labile metal nutrient pools in cancer, this work establishes a foundation for broader SRS applications in analyte-responsive imaging in biological systems.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».