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Enregistrement W851946448 · doi:10.1021/acs.langmuir.5b01932

Energy Transfer Assays Using Quantum Dot–Gold Nanoparticle Complexes: Optimizing Oligonucleotide Assay Configuration Using Monovalently Conjugated Quantum Dots

2015· article· en· W851946448 sur OpenAlexafffund
Uvaraj Uddayasankar, Ulrich J. Krull

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésQuantum dotOligonucleotideColloidal goldConjugated systemNanoparticleFluorescenceNanomaterialsConjugateMaterials scienceNanotechnologyChemistryAnalytical Chemistry (journal)DNAChromatographyPolymerPhysicsOpticsOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The energy transfer between quantum dots (QDs) and gold nanoparticles (AuNPs) represents a popular transduction scheme in analytical assays that use nanomaterials. The impact of the spatial arrangement of the two types of nanoparticles on analytical performance has now been evaluated using a nucleic acid strand displacement assay. The first spatial arrangement (configuration 1) involved the assembly of a number of monovalently functionalized QD-oligonucleotide conjugates around a single central AuNP that was functionalized with complementary oligonucleotide sequences. The assembly of these complexes, and subsequent disassembly via target oligonucleotide-mediated displacement, were used to evaluate energy transfer efficiencies. Furthermore, the inner filter effect of AuNPs on the fluorescence intensity of the QD was studied. AuNPs of three different diameters (6, 13, and 30 nm) were used in these studies. Configuration 2 was based on the placement of monovalently functionalized AuNP-oligonucleotide conjugates around a single QD that was functionalized with a complementary oligonucleotide. The optimal assay configuration, established by evaluating energy transfer efficiencies and inner filter effects, was obtained by arranging at most 15 QDs around the 13 nm AuNP (configuration 1). These assays provided a 2.5-fold change in fluorescence intensity in the presence of target oligonucleotides. To obtain the same response with configuration 2 required the placement of three 6 nm AuNPs around the QD. This resulted in configuration 2 having a 5-fold lower fluorescence intensity when compared to configuration 1. The use of low-cost detection systems (digital camera) further emphasized the higher analytical performance of configuration 1. Response curves obtained using these detection systems demonstrated that configuration 1 had a 10-fold higher sensitivity when compared to configuration 2. This study provides an important framework for the development of sensitive assays using gold nanoparticles and quantum dots.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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