已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Specific Near-Infrared Probe for Ultrafast Imaging of Lysosomal β-Galactosidase in Ovarian Cancer Cells

化学 溶酶体 荧光 卵巢癌 内生 生物标志物 癌细胞 荧光显微镜 生物物理学 分子生物学 癌症研究 癌症 生物化学 内科学 生物 医学 物理 量子力学
作者
Xueqi Li,Yutong Pan,Huan Chen,Yukun Duan,Shiwei Zhou,Wenbo Wu,Shaowei Wang,Bin Liu
出处
期刊:Analytical Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:92 (8): 5772-5779 被引量:92
标识
DOI:10.1021/acs.analchem.9b05121
摘要

Reactivity based fluorescent probes have been widely investigated as a powerful and noninvasive tool for disease diagnosis in recent years. β-Galactosidase (β-gal), one of the typical lysosomal glycosidases, is reported to be a vital biomarker overexpressed in primary ovarian cancer cells. Fluorescent probes with excellent performance for endogenous β-gal detection offer a unique option for visualization and diagnosis of primary ovarian cancer cells. Herein, a near-infrared fluorescent probe Lyso-Gal with lysosome-targeting ability was developed for lysosomal β-gal detection and imaging in ovarian cancer cells (SKOV-3 cells). Lyso-Gal exhibits weak fluorescence in aqueous solution but emits bright NIR fluorescence at 725 nm after incubation with β-gal. Highly selective imaging of ovarian cancer cells has been achieved upon incubation with Lyso-Gal for only 1 min. The detection time is extremely short. In comparison with a similar hemicyanine probe, Hx-Gal, without lysosome-targeting ability, Lyso-Gal realizes endogenous β-gal visualization in lysosomes and shows brighter fluorescence than Hx-Gal in SKOV-3 cells. This work demonstrates the potential of Lyso-Gal for detection of primary ovarian cancer cells by using β-gal as the biomarker.
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
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
Elaine完成签到,获得积分10
刚刚
科研通AI6.2应助空空伊采纳,获得10
4秒前
www发布了新的文献求助10
4秒前
江流儿完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
7秒前
皮皮完成签到 ,获得积分10
8秒前
谨慎映容发布了新的文献求助10
8秒前
falling_learning完成签到 ,获得积分10
8秒前
所所应助皮孤晴采纳,获得10
9秒前
paul完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
12秒前
不理我完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
QAQ完成签到 ,获得积分10
15秒前
15秒前
oliverrrr完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
Panda完成签到,获得积分10
19秒前
Doraemon完成签到 ,获得积分10
19秒前
Edinburgh发布了新的文献求助50
20秒前
桐桐应助cx采纳,获得10
20秒前
小欣完成签到,获得积分10
21秒前
23秒前
科研通AI6.4应助www采纳,获得10
23秒前
23秒前
李健的小迷弟应助拾新采纳,获得10
24秒前
sci_fp应助Sandy采纳,获得10
24秒前
科研通AI6.3应助Panda采纳,获得10
24秒前
xuxi应助上班采纳,获得10
25秒前
古木完成签到,获得积分10
25秒前
25秒前
qiuxiu完成签到,获得积分10
25秒前
池鲤aa完成签到 ,获得积分10
25秒前
深情安青应助哈虎和采纳,获得10
26秒前
28秒前
Malik发布了新的文献求助10
29秒前
29秒前
29秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
ズームレンズの光学設計に関する研究 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7296895
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8915385
关于积分的说明 18878297
捐赠科研通 6962885
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3210485
关于科研通互助平台的介绍 2379761
邀请新用户注册赠送积分活动 2186979