Nanoparticle tracking analysis and statistical mixture distribution analysis to quantify nanoparticle–vesicle binding

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作者
Isabel U. Foreman-Ortiz,Ting Fung,Brandon Hoover,Meng Wu,Catherine J. Murphy,Regina M. Murphy,Joel A. Pedersen
出处
期刊:Journal of Colloid and Interface Science [Elsevier BV]
卷期号:615: 50-58 被引量:13
标识
DOI:10.1016/j.jcis.2022.01.141
摘要

Nanoparticle tracking analysis (NTA) is a single particle tracking technique that in principle provides a more direct measure of particle size distribution compared to dynamic light scattering (DLS). Here, we demonstrate how statistical mixture distribution analysis can be used in combination with NTA to quantitatively characterize the amount and extent of particle binding in a mixture of nanomaterials. The combined approach is used to study the binding of gold nanoparticles to two types of phospholipid vesicles, those containing and lacking the model ion channel peptide gramicidin A. This model system serves as both a proof of concept for the method and a demonstration of the utility of the approach in studying nano-bio interactions. Two diffusional models (Stokes-Einstein and Kirkwood-Riseman) were compared in the determination of particle size, extent of binding, and nanoparticle:vesicle binding ratios for each vesicle type. The combination of NTA and statistical mixture distributions is shown to be a useful method for quantitative assessment of the extent of binding between particles and determination of binding ratios.
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