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Enregistrement W2031297530 · doi:10.1021/ja8011066

Immobilized DNA Switches as Electronic Sensors for Picomolar Detection of Plasma Proteins

2008· article· en· W2031297530 sur OpenAlexafffund
Yu Chuan Huang, Bixia Ge, Dipankar Sen, Hua‐Zhong Yu

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésChemistryAptamerAnalyteBiosensorDNADetection limitMacromoleculeNanotechnologyBiophysicsChromatographyBiochemistryMolecular biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sensing principle of a new class of DNA conformational switches (deoxyribosensors) is based on the incorporation of an aptamer as the receptor, whose altered conformation upon analyte binding switches on the conductivity of an adjacent helical conduction path, leading to an increase in the measured electrical signal through the sensor. We report herein the rational design and biochemical testing of candidate deoxyribosensors for the detection and quantitation of a plasma protein, thrombin, followed by surface immobilization of the optimized sensor and its electrochemical testing in both a near-physiological buffer solution and in diluted blood serum. The very high detection sensitivity (in the picomolar range) and specificity, as well as the adaptability of deoxyribosensors for the detection of diverse molecular analytes both small and macromolecular, make this novel sensing methodology an extremely promising one. Such synthetic and robust DNA-based electronic sensors should find broad application in the rapid, miniaturized, and automated on-chip detection of many biomedically relevant substances (such as metabolites, toxins, and disease and tumor markers) as well as of environmental contaminants.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations90
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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