A sensitive biosensing strategy for DNA detection based on graphene oxide and T7 exonuclease assisted target recycling amplification
Notice bibliographique
Résumé
A fluorescence biosensing strategy based on graphene oxide (GO) was reported for simple, rapid, sensitive, and selective DNA detection by T7 exonuclease assisted target recycling amplification. Due to the super fluorescence quenching efficiency of GO, the fluorescein amiditelabeled signal probe was firstly adsorbed onto the surface of GO and the fluorescence was quenched. Owing to its excellent selectivity for double-stranded DNA, T7 exonuclease was chosen as a signal-amplifying biocatalyst to improve the detection sensitivity. In the presence of target DNA, the signal probe could bind with target DNA and form a DNA duplex structure to trigger the digestion of the signal probe by T7 exonuclease, leading to the recycling of target DNA and the increasing of fluorescence intensity. Upon the recycling use of target DNA, this method achieved a high sensitivity towards target DNA with a detection limit of 0.3 pmol/L, which was lower than previously reported for GO-based DNA biosensors. Moreover, it does not require complex modifications of the molecular beacon and time-consuming thermal cycling procedures. Thus, the simple strategy provides a universal biosensing platform for DNA detection and it could find wide applications in DNA damage analysis and diagnostics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».