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!

Surface-enhanced confocal Raman microscopy to characterize esophageal cancer cell-derived extracellular vesicles and maternal cells

细胞外小泡 共焦显微镜 共焦 小泡 拉曼光谱 显微镜 生物物理学 细胞外 化学 食管癌 细胞 细胞生物学 癌细胞 纳米技术 材料科学 癌症 病理 生物 生物化学 光学 医学 物理 遗传学
作者
Qing‐Rong Liu,M Liu,Wenjing Lu,Han Li,Zixuan Ma,Jing‐Wei Xiong,Ping Zhang
出处
期刊:Analytical Methods [Royal Society of Chemistry]
卷期号:17 (20): 4167-4175
标识
DOI:10.1039/d4ay02300e
摘要

Exosomes, a subtype of extracellular vesicles, are increasingly recognized as promising biomarkers for human cancers. Rapid detection and classification of esophageal cancer-associated exosomes could significantly improve non-invasive screening for potential patients. This study aims to establish a label-free, direct surface-enhanced Raman scattering (SERS) method to capture characteristic molecular information from both esophageal cancer cells and their corresponding exosomes using confocal Raman microscopy. The results revealed distinct Raman spectra for esophageal cancer cells and their exosomes within the range of 500-1600 cm-1, with notable signal similarities observed at 506-622, 778-832, 1079-1098, and 1572-1630 cm-1. In contrast, significant differences were identified in Raman peaks related to nucleic acids (723, 654, 1354 cm-1) and proteins (998, 1028, 1354, 1560 cm-1). An orthogonal partial least squares discriminant analysis (OPLS-DA) model was utilized to discern subtle variations among these highly similar samples, achieving an accuracy rate of 100%. By comparing the spectral correlations between esophageal cancer cells and their exosomes, this study provides valuable insights into the molecular composition and cellular origins of exosomes. The findings demonstrate the potential of integrating SERS with OPLS-DA for the precise and rapid detection and monitoring of esophageal cancer through exosomal biomarkers, offering a powerful tool for diagnostic applications.
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
YYL完成签到 ,获得积分10
2秒前
Xue完成签到 ,获得积分10
7秒前
魔幻雨梅发布了新的文献求助10
10秒前
Casey完成签到,获得积分10
13秒前
木十四完成签到 ,获得积分10
14秒前
histamin完成签到,获得积分10
14秒前
hhuajw完成签到,获得积分10
16秒前
传统的松鼠完成签到 ,获得积分10
16秒前
22秒前
25秒前
ATEVYG完成签到 ,获得积分10
28秒前
fuzhy发布了新的文献求助10
30秒前
lucky完成签到,获得积分10
35秒前
鱼木完成签到,获得积分10
49秒前
51秒前
充电宝应助强健的面包采纳,获得10
51秒前
含蓄思远完成签到,获得积分10
53秒前
56秒前
56秒前
vv发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
忍冬完成签到,获得积分10
1分钟前
王亚楠完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
强健的面包完成签到,获得积分20
1分钟前
1分钟前
1分钟前
共享精神应助着急的懿轩采纳,获得10
1分钟前
初景发布了新的文献求助100
1分钟前
枫叶53完成签到 ,获得积分10
1分钟前
cc完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Orange应助昨天想睡觉采纳,获得10
1分钟前
zjxnq完成签到 ,获得积分10
1分钟前
maclogos完成签到,获得积分10
1分钟前
jh完成签到 ,获得积分10
1分钟前
ban发布了新的文献求助10
1分钟前
酷波er应助开朗的尔白采纳,获得10
1分钟前
NicotineZen完成签到,获得积分10
1分钟前
lb001完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(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
Geist der Kunst und Kultur 1000
Resistance Spot Welding Dataset for Automobile Body-in-White Quality Analysis 748
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
丝光沸石活性位点定向调控及其二甲醚羰基化性能研究 500
Elgar Concise Encyclopedia of Research Methods in the Social Sciences 400
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 7416328
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9019720
关于积分的说明 19215050
捐赠科研通 7047356
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3234249
关于科研通互助平台的介绍 2396832
邀请新用户注册赠送积分活动 2216506