MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415975488 · doi:10.1088/1361-6528/ae1c48

Probing protein surface interactions in nanoaperture optical tweezers

2025· article· en· W4415975488 sur OpenAlexafffund
Sherin George, Tianyu Zhao, Keiran Letwin, Viet Giang Truong, Naser Helmi, Síle Nic Chormaic, Cuifeng Ying, Reuven Gordon

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOptical tweezersBiomoleculeOptical forceSurface (topology)NanophotonicsElectromagnetic fieldSurface chargeTrappingMoleculeWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanoaperture optical tweezers (NOTs) can trap single proteins using local electromagnetic field enhancements at metal surfaces and therefore they are also subject to surface interactions. To probe these interactions, we consider the power dependence of the trapping stiffness at the limit of zero power, where an attractive or repulsive static force remains. We analyze various proteins with different charge and find that negatively charged proteins are attracted to the gold surface and positively charged proteins are repelled. We interpret this attraction as coming from local positive image charges on the gold adjacent to the negatively charged glass-water interface, as confirmed by finite-element Poisson equation simulations. This work shows a way to quantify the important impact of surface interactions in nanophotonic single molecule sensors of biomolecules and nanoparticles and to gauge their surface charge.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil0,512

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNanotechnologyMême sujetOrbital Angular Momentum in OpticsTravaux en français237 207