Alkaline phosphatase functionalized \nnanoparticles: attachment, enzyme \nkinetics and colloidal diffusion
Notice bibliographique
Résumé
Enzymes are proteins found in organisms that work as biological catalysts. In the \nlast decade, some studies report that enzymes diffuse faster during catalysis [1], \nand recently others show the possibility of making enzyme-powered micromotors; \nwhere urease-functionalized microparticles appear to diffuse faster during catalysis \nas observed by trajectory tracking [2]. We studied the validity of using the enzyme \nalkaline phosphatase as a nanomotor on spherical polystyrene particles with a diameter \nof 200 nm (attached by glutaraldehyde coupling) using differential dynamic \nmicroscopy (DDM) and dynamic light scattering (DLS) to obtain the diffusion coefficient \nof those particles compared to bare particles of the same size looking for any \nenhanced particles motion. We will report on the existence (or absence) of enhancement \nin diffusivity. The enzyme activity of our alkaline phosphatase functionalized \nnanoparticles, obtained by spectroscopy and the Michaelis-Menten relation [3], was \nfound to be very similar (slightly lower) to the bare alkaline phosphatase activity. \nDDM is a technique that exploits optical microscopy to obtain local quantitative \ninformation about dynamic samples (diffusion coefficient, particle size) by probing \nwave vector-dependent dynamics [4]. DDM could be used to study the dynamics \nin liquid suspensions, soft materials, cells, and tissues. In DDM, image sequences \nare analyzed via a combination of image differences and spatial Fourier transforms \nto obtain information equivalent to that obtained by means of dynamic light scattering \n(DLS) techniques. Compared to DLS and particle trajectory tracking, DDM \noffers obvious advantages, most importantly, providing high statistics by capturing a \nlarge number of particles, removing the static contributions along the optical path, \nflexibility of choosing an analysis region, and the power of simultaneous different \nmicroscopy contrast mechanisms. But those advantages come with a price; it is \nchallenging to know the suitable settings (camera speed, objective magnification, \nsample dilution, etc.) for each measurement (i.e., each particle size). In order to \nvalidate our DDM setup, we studied a range of polystyrene particles size (60 nm-1 \nmicron) suspended in water using different settings to conclude the suitable settings \nfor each size in that range. Using previously published Python code [5] and modified \nby our group, we managed to analyze thousands of frames (images) with the \nspeed of hundreds of frames per second for each measurement. All measurements \nwere compared to DLS measurements on the same samples (but more diluted) for \ncomparison.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».