Exploring the thermal stability of DNA-linked gold nanoparticles in ionic liquids and molecular solvents
Notice bibliographique
Résumé
While water is the most commonly used solvent for DNA, many co-solvents have been added for various applications. Ionic liquids (ILs) are molten salts at around room temperature. ILs have been tested as a green solvent for many reactions and many biopolymers can also be dissolved in ILs. In this work, we study DNA-linked gold nanoparticles (AuNPs) in seven types of ILs. DNA-functionalized AuNPs possess a high density of negative charges and thus may generate new physical properties in ILs. We have identified the role of ILs to transit from salts to increase DNA duplex stability to solvents to decrease DNA melting temperature. The onset of this transition depends on the structure of ILs, where more hydrophobic cations destabilize DNA at lower IL concentrations. This trend is opposite to molecular solvents (e.g. ethanol, DMSO, ACN and DMF) that destabilize DNA at low solvent concentration. Specific DNA base pairing is disrupted at high DMSO concentrations, and AuNPs are held together by non-specific interactions. The other tested molecular solvents are able to maintain DNA base pairs, although strong non-specific interactions are also present. Several ILs can release proton and thus drastically change pH, which also changes the melting temperature of DNA. This study also reveals the feasibility of using ILs as solvents for DNA-functionalized nanomaterials.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».