The Role of Dendritic Mesoporous Silica Nanoparticles’ Size for Quantum Dots Enrichment and Lateral Flow Immunoassay Performance

量子点 介孔二氧化硅 纳米技术 纳米颗粒 荧光 介孔材料 材料科学 化学 物理 生物化学 量子力学 催化作用
作者
Fang Gao,Yang Liu,Chang Lei,Chao Liu,Hao Song,Zhengying Gu,Pei Jiang,Sheng Jing,Jingjing Wan,Chengzhong Yu
出处
期刊:Small methods [Wiley]
卷期号:5 (4): e2000924-e2000924 被引量:65
标识
DOI:10.1002/smtd.202000924
摘要

Using dendritic mesoporous silica nanoparticles (DMSNs) for quantum dots (QDs) enrichment and signal amplification is an emerging strategy for improving the detection sensitivity of lateral flow immunoassay (LFIA). In this study, a new and convenient approach is developed to prepare water-dispersible DMSNs-QDs. A series of DMSNs with various diameters (138, 251, 368, and 471 nm) are studied for loading QDs and LFIA applications. The resultant water-dispersible DMSNs-QDs exhibit a high fluorescence retention of 81.8%. The increase in particle size from 138 to 471 nm results in an increase in loading capacity of QDs and a decrease in binding quantity of the DMSNs-QDs in the test line of LFIA. This trade-off leads to an optimal DMSNs-QDs size of 368 nm with a limit of detection reaching 10 pg mL-1 (equivalent to 9.0 × 10-14 m) for the detection of C-reactive protein, which is nearly an order of magnitude more sensitive than the literature. To the best of the authors' knowledge, this study is the first to demonstrate the distinctive role of DMSN's size for QDs enrichment and LFIA. The strategy developed from this work is useful for the rational design of high-quality QDs-based nanoparticles for ultrasensitive detection.
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
yang发布了新的文献求助10
刚刚
Return完成签到,获得积分10
刚刚
端庄雨兰完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
1秒前
所所应助dyk采纳,获得10
1秒前
2秒前
爆米花应助机智的寒天采纳,获得30
2秒前
vianney完成签到 ,获得积分10
3秒前
研友_8KX15L完成签到,获得积分10
3秒前
博ge完成签到,获得积分10
3秒前
赘婿应助secret采纳,获得100
3秒前
CipherSage应助笑点低的大门采纳,获得20
3秒前
bio生物发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
4秒前
领导范儿应助熊若宇采纳,获得50
4秒前
FFF发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
4秒前
4秒前
辰一完成签到,获得积分20
4秒前
研友_xLOMQZ完成签到,获得积分0
5秒前
林茵完成签到,获得积分10
5秒前
忧虑的孤萍完成签到,获得积分10
5秒前
情怀应助小超人采纳,获得10
5秒前
5秒前
bkagyin应助杨琪采纳,获得10
6秒前
swmu_qiu发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
PGtwo发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
9秒前
1111完成签到,获得积分10
9秒前
YANG发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
Binbin完成签到 ,获得积分10
10秒前
不想上班发布了新的文献求助10
10秒前
黄风小圣发布了新的文献求助10
10秒前
wanci应助wm采纳,获得10
10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
Introduction to Helicopter and Tiltrotor Flight Simulation, Second Edition 2500
卤化钙钛矿人工突触的研究 2000
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Software that combines deep learning,3D reconstruction and CFD to analyze the state of carotid arteries from ultrasound imaging 600
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 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 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6499967
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8295350
关于积分的说明 17702644
捐赠科研通 5596542
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2918192
邀请新用户注册赠送积分活动 1895260
关于科研通互助平台的介绍 1756131