Visual detection oflead(II) using a label-free DNA-based sensor and its immobilization within a monolithic hydrogel
Notice bibliographique
Résumé
Lead is highly toxic and its detection has attracted a lot of research interests. In recent years, DNA has been used for Pb(2+) recognition and many fluorescent sensors with low to sub-nM detection limits have been reported. These figures of merit were typically measured using a spectrophotometer that can detect nM DNA with a high signal-to-noise ratio. For visual detection, however, μM DNA or dye was required, making it difficult to detect low nM targets. We recently achieved a visual sensitivity of 10 nM Hg(2+) by immobilizing a DNA probe in a hydrogel. This was made possible because the gel was able to actively adsorb Hg(2+). In this work, we aim to test whether this method can be extended to the detection of Pb(2+). First, a new Pb(2+) sensor was designed based on a guanine-rich DNA and DNA binding dyes such as thiazole orange and SYBR Green I. The free DNA showed a detection limit of 8 nM Pb(2+) using 40 nM DNA. For visual detection in solution with 1 μM of the DNA probe, however, ∼300 nM Pb(2+) was required. After immobilization in a monolithic polyacrylamide hydrogel, even 20 nM Pb(2+) could be visually detected with a sample volume of 50 mL. Therefore, sensitive detection without signal amplification was achieved. Finally, we demonstrated simultaneous detection of both Hg(2+) and Pb(2+) in the same water sample with shape encoded hydrogel sensors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».