MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1873814962 · doi:10.1039/c5nr04176g

Accelerating peroxidase mimicking nanozymes using DNA

2015· article· en· W1873814962 sur OpenAlexafffund
Biwu Liu, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Nanomaterials in Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDNAPeroxidaseHydrogen peroxideChemistryNanoparticleSubstrate (aquarium)DNA oxidationPolymerCombinatorial chemistryOxideIron oxide nanoparticlesPhotochemistryIron oxideInorganic chemistryBiophysicsNanotechnologyDNA damageMaterials scienceOrganic chemistryBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DNA-capped iron oxide nanoparticles are nearly 10-fold more active as a peroxidase mimic for TMB oxidation than naked nanoparticles. To understand the mechanism, the effect of DNA length and sequence is systematically studied, and other types of polymers are also compared. This rate enhancement is more obvious with longer DNA and, in particular, poly-cytosine. Among the various polymer coatings tested, DNA offers the highest rate enhancement. A similar acceleration is also observed for nanoceria. On the other hand, when the positively charged TMB substrate is replaced by the negatively charged ABTS, DNA inhibits oxidation. Therefore, the negatively charged phosphate backbone and bases of DNA can increase TMB binding by the iron oxide nanoparticles, thus facilitating the oxidation reaction in the presence of hydrogen peroxide.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations226
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNanoscaleMême sujetAdvanced Nanomaterials in CatalysisTravaux en français237 207