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!

A Spatially Ordered Three-Input Logic Gate for Highly Specific and Sensitive Breast Tumor Imaging

乳腺癌 癌症 癌症研究 化学 癌细胞 激活剂(遗传学) 活检 组织蛋白酶D 分子成像 人体乳房 逻辑门 荧光素酶 计算生物学 病理 信号(编程语言) 纳米技术
作者
Hongzhe Yan,Xiaoyang Liu,Wenjun Zhan,Yi Yang,Fan Xing,Xiaotong Cheng,Zihan Yuan,Caifeng Ding,Gaolin Liang
出处
期刊:Analytical Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:98 (10): 7413-7421
标识
DOI:10.1021/acs.analchem.5c06776
摘要

Breast cancer poses a significant threat to the health of women globally. To date, clinically invasive needle biopsy may cause cancer metastasis, and noninvasive imaging methods exhibit suboptimal sensitivity. Therefore, developing a highly specific and sensitive diagnostic method for breast cancer detection continues to be a challenge. In this work, a spatially ordered three-input logic gate KK(GGR)-Luc is rationally designed to achieve precise and sensitive breast cancer in vivo imaging. The as-designed KK(GGR)-Luc can sequentially respond to urokinase-type plasminogen activator (uPA), cathepsin B (CTB), and luciferase (fLuc), and consequently, it generates highly specific bioluminescence (BL) signals in the 4T1 cells and tumors. Experimental results showed that the signal intensities of breast cancer treated with KK(GGR)-Luc exceeded those of all negative control groups by 3.5-fold in living cells and 5.0-fold in vivo, respectively. In addition, this spatially ordered three-input logic gate provided a long BL half-life (t1/2 = 117.2 min) in cells, which showed great potential in breast cancer in vivo imaging. We hope that the proposed sequentially activated three-input logic gate will aid in achieving highly precise and sensitive diagnosis of breast cancer in clinic.
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
初景发布了新的文献求助10
1秒前
小蘑菇应助齐同悦采纳,获得10
2秒前
yangching完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
呓语宇关注了科研通微信公众号
4秒前
忧虑的语芙完成签到,获得积分10
4秒前
头冷发布了新的文献求助10
6秒前
路灯下的小伙完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
7秒前
7秒前
8秒前
8秒前
wdd驳回了CodeCraft应助
9秒前
10秒前
ZMTW发布了新的文献求助10
11秒前
雪山冰川发布了新的文献求助10
12秒前
zyyzyy完成签到 ,获得积分10
13秒前
11发布了新的文献求助10
13秒前
杨德帅发布了新的文献求助10
13秒前
齐同悦发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
读的就是文献完成签到 ,获得积分10
15秒前
daomaihu发布了新的文献求助100
16秒前
萌萌小粥完成签到 ,获得积分10
18秒前
就爱吃抹茶完成签到 ,获得积分10
19秒前
Yang发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
科研通AI6.4应助Mercury采纳,获得60
21秒前
烟花应助王乾宇采纳,获得10
21秒前
22秒前
搜集达人应助勤劳琦采纳,获得10
23秒前
炫彩小陈完成签到 ,获得积分10
24秒前
桐桐应助段棋晔采纳,获得10
24秒前
Owen应助rbybxxaq采纳,获得10
24秒前
BJUTyang应助smyslenny采纳,获得10
25秒前
英俊的铭应助山谷采纳,获得10
26秒前
26秒前
小巧凝竹完成签到,获得积分10
28秒前
Owen应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
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
Rosenblum, Global Change Biology 800
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Physiologic specialization in Peronospora manshurica 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7777581
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9318485
关于积分的说明 20364575
捐赠科研通 7364543
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3318952
关于科研通互助平台的介绍 2466621
邀请新用户注册赠送积分活动 2334202