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Enregistrement W4414741322 · doi:10.1093/clinchem/hvaf086.378

A-394 Scalable and continuous production of monodispersed gold nanospheres capped by citrate species for advanced lateral flow immunoassays

2025· article· en· W4414741322 sur OpenAlexaff
Kei Kwan Li, Jianlong He, Younan Xia, Seth Kinoshita, Robert Greene, Christine Buerki

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensInstitute of Indigenous Peoples' HealthBiogate Laboratories (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColloidal goldNanoparticleDeposition (geology)AnalyteContinuous flowNanoscopic scaleLimitingMicrofluidics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Lateral flow immunoassays (LFI) based on gold nanoparticles have emerged as a reliable tool for point-of-care applications. The conventional particles prepared using the Turkevich method are poorly defined in shape and size, making them unsuitable for advanced analysis. Previously, we had developed a method based upon seed-mediated growth for the synthesis of gold nanoparticles with a perfectly spherical shape. The nanospheres exhibit the narrowest optical absorption peak, making them ideal for multiplexing analysis. However, the nanospheres are capped by cetyltrimethylammonium chloride/bromide (CTAC/B), toxic ligands that also impede the binding of analytes. In general, the formation of nanospheres requires a dedicated balance between the atom deposition and surface diffusion rate. As such, dropwise addition of the precursor must be used, limiting the scale of production needed for commercial application. Here, we address these limitations by demonstrating a scalable and continuous method for the synthesis of citrate-capped gold nanospheres for advanced lateral flow immunoassays. Methods The synthesis comprises two steps. Firstly, we developed a scalable method for the synthesis of gold nanocubes with uniform edges length by introducing the precursor in one shot, followed by incubation at an elevated temperature to transform the shape from cubic to spherical. Secondly, we used a simple method to exchange the CTAC/B on the nanospheres with citrate species. It involves the deposition of an ultrathin shell of fresh gold on the nanospheres in the presence of citrate, which can serve as a reducing agent for the precursor and a ligand for further surface modification. Results The gold nanospheres synthesized in the first step have a monodispersed size from 10-35 nm. Significantly, our recent study demonstrates that this protocol can be extended to a flow reactor with a throughput of 5 × 10?6 moles of Au per minute, achieving a tenfold increase over the batch process based on the Turkevich method. It enables the large-scale production of gold colloids to meet the requirements for commercial application. In the second step, the surface-bound CTAC/B are replaced with citrate species, as confirmed by Fourier-transform infrared spectroscopy. During gold deposition, the CTAC/B desorbs while citrate species adsorb on the surface. Ultraviolet–visible spectroscopy further confirms that colloidal stability is retained after ligand exchange. In addition, our recent study demonstrates that this approach is also adaptable to a flow reactor for scalable operation. Conclusion We have developed methods for the continuous and scalable production of monodispersed gold nanospheres sought for use as color markers in diagnostic applications such as LFI. The surface of the nanospheres can be made with citrate to match that of the conventional gold colloids. As such, one can directly incorporate the gold nanospheres into current commercial devices to achieve new capabilities such as enhanced sensitivity and quantitative analysis. The successful transformation of the two-step synthesis methodology into a continuous flow reactor production process demonstrates the robustness of the innovation for commercial-scale industrial use. The transition from batch to continuous synthesis represents a step change in large-scale manufacturing simplicity, cost and quality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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