Boron Dopants in Red-Emitting B and N Co-Doped Carbon Quantum Dots Enable Targeted Imaging of Lysosomes

溶酶体 材料科学 纳米技术 荧光 掺杂剂 内体 碳纤维 劈开 兴奋剂 生物物理学 细胞 DNA 生物化学 生物 光电子学 化学 有机化学 物理 量子力学 复合数 复合材料
作者
Yuxian Deng,Yanyang Long,A-Ling Song,Haiyan Wang,Shuo Xiang,Ye Qiu,Xing‐Yi Ge,Dmitri Golberg,Qunhong Weng
出处
期刊:ACS Applied Materials & Interfaces [American Chemical Society]
卷期号:15 (13): 17045-17053 被引量:8
标识
DOI:10.1021/acsami.3c01705
摘要

Lysosomes are of great significance to cell growth, metabolism, and survival, as they independently maintain acidity and regulate various balances in cells. Therefore, it is essential to develop advanced probes for lysosome visualization and live tracking. Herein, a type of lysosome-targeting probe based on boron (B) and nitrogen (N) co-doped carbon quantum dots (B/N-CQDs) is presented, which exhibits red emission at 618 nm, high quantum yield (28%), and excellent fluorescence stability (97% at 1 h). These B/N-CQDs are prepared by a novel and green solid-state reaction and purified using a simple extraction process without additional chemical modifications. It is found that the boron dopants in the structure play a crucial role in the resultant lysosome-specific targeting property through borate esterification between boronic acid groups in the sample and diol structures in glycoproteins. This can be applied as a powerful tool for cell apoptosis, necrosis, and endosomal escape tracking. This work not only offers a new concept for targeted subcellular probe designs via chemical doping but also demonstrates the feasibility of these tools for analyzing complex cellular physiological activities.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
小蘑菇应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
聚乙烯醇发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
ttt关闭了ttt文献求助
5秒前
领导范儿应助超炫酷的采纳,获得10
5秒前
wxwxwx发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
7秒前
李瑶完成签到,获得积分10
9秒前
刘鑫发布了新的文献求助10
9秒前
张家木完成签到,获得积分10
10秒前
尊敬一手发布了新的文献求助10
11秒前
秋迎夏发布了新的文献求助10
12秒前
wxwxwx完成签到,获得积分10
12秒前
16秒前
vamos发布了新的文献求助10
18秒前
vampirell完成签到,获得积分10
18秒前
Matt发布了新的文献求助10
19秒前
ttt完成签到,获得积分20
22秒前
3033466397发布了新的文献求助10
23秒前
洁净的宛丝完成签到 ,获得积分10
25秒前
烟火会翻滚完成签到,获得积分10
27秒前
怕黑的思雁完成签到 ,获得积分10
27秒前
ttttffff完成签到 ,获得积分10
30秒前
36秒前
科研通AI2S应助www采纳,获得10
37秒前
朱荧荧发布了新的文献求助10
40秒前
Matt关注了科研通微信公众号
42秒前
尊敬一手完成签到,获得积分10
44秒前
45秒前
刘鑫发布了新的文献求助10
49秒前
卢jfff发布了新的文献求助10
49秒前
牧长一完成签到 ,获得积分0
51秒前
Mu5k完成签到 ,获得积分10
53秒前
55秒前
彭于晏应助朱荧荧采纳,获得10
56秒前
复杂丹琴完成签到 ,获得积分10
57秒前
高分求助中
Un calendrier babylonien des travaux, des signes et des mois: Séries iqqur îpuš 1036
Sustainable Land Management: Strategies to Cope with the Marginalisation of Agriculture 1000
Heterocyclic Stilbene and Bibenzyl Derivatives in Liverworts: Distribution, Structures, Total Synthesis and Biological Activity 500
重庆市新能源汽车产业大数据招商指南(两链两图两池两库两平台两清单两报告) 400
Division and square root. Digit-recurrence algorithms and implementations 400
行動データの計算論モデリング 強化学習モデルを例として 400
Offline version of the Proceedings of 15th EWTEC 2023, Bilbao 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2542683
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2174572
关于积分的说明 5595636
捐赠科研通 1895220
什么是DOI,文献DOI怎么找? 945285
版权声明 565295
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 503335