Development of an electrochemical surface-enhanced Raman spectroscopy (EC-SERS) aptasensor for direct detection of DNA hybridization
Notice bibliographique
Résumé
Rapid detection of disease biomarkers at the patient point-of-care is essential to timely and effective treatment. The research described herein focuses on the development of an electrochemical surface-enhanced Raman spectroscopy (EC-SERS) DNA aptasensor capable of direct detection of tuberculosis (TB) DNA. Specifically, a plausible DNA biomarker present in TB patient urine was chosen as the model target for detection. Cost-effective screen printed electrodes (SPEs) modified with silver nanoparticles (AgNP) were used as the aptasensor platform, onto which the aptamer specific for the target DNA was immobilized. Direct detection of the target DNA was demonstrated through the appearance of SERS peaks characteristic for adenine, present only in the target strand. Modulation of the applied potential allowed for a sizeable increase in the observed SERS response and the use of thiol back-filling prevented non-specific adsorption of non-target DNA. To our knowledge, this work represents the first EC-SERS study of an aptasensor for the direct, label-free detection of DNA hybridization. Such a technology paves the way for rapid detection of disease biomarkers at the patient point-of-care.
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 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 ».