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Enregistrement W2117501673 · doi:10.1126/science.1258361

Casting inorganic structures with DNA molds

2014· article· en· W2117501673 sur OpenAlexfundno aff
Wei Sun, Étienne Boulais, Yera Hakobyan, Wei Li Wang, Amy Guan, Mark Bathe, Peng Yin

Notice bibliographique

RevueScience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeBasic Energy SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceDefense Advanced Research Projects AgencyHansjörg Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering, Harvard UniversityU.S. Department of EnergyDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationNational Science FoundationNational Institutes of HealthOffice of Naval ResearchHarvard University
Mots-clésCuboidNanotechnologyDNA origamiNanostructureMaterials scienceBiosensorTemplateEquilateral triangleDNAGeometryChemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The ability to manufacture inorganic nanoparticles (NPs) with arbitrarily prescribed three-dimensional (3D) shapes and positional surface modifications is essential to enabling diverse applications (e.g., in nano-optics and biosensing). However, it is challenging to achieve 3D arbitrary user-specified shapes with sub–5-nm resolution. Top-down lithography has limited resolution, particularly for 3D shapes; capping ligands can be used to tune the energy difference of selected crystallographic facets, but typically only for highly symmetric shapes with identical surface facets. Rationale We developed a framework to program arbitrary 3D inorganic NPs using DNA, which serves both as an informational “genome” to encode the 3D shape of a NP and as a physical “fabricator” to retrieve the information and execute the instruction to manufacture the NP. Specifically, our method uses a computationally designed, mechanically stiff synthetic DNA nanostructure with a user-specified cavity as a “mold” to cast the target inorganic NP. The mold encloses a small gold (Au) “seed.” Under mild conditions, the Au seed grows into a larger metal NP that fills the entire cavity, thereby replicating its prescribed 3D shape. The remaining DNA mold additionally acts as a spatially programmable functionalization surface. Results Using this DNA nanocasting method, we constructed three distinct sub–25-nm 3D cuboid silver (Ag) NPs with three independently tunable dimensions. The shape versatility of DNA-based nanocasting was further demonstrated via the synthesis of Ag NPs with equilateral triangular, right triangular, and circular cross sections. The material versatility was demonstrated via synthesis of a Au cuboid in addition to the Ag NPs. The DNA mold served as an addressable coating for the casted NP and thus enabled the construction of higher-order composite structures, including a Y-shaped Ag NP composite and a quantum dot (QD)–Ag-QD sandwiched structure through one-step casting growth. We investigated the key design parameters for stiff DNA molds through mechanical simulations. Multilayered DNA molds provided higher mechanical stiffness for confining NP growth within the mold than single-layer DNA molds, as confirmed by experimental observation. We additionally characterized plasmonic properties of the designer equilateral Ag triangle and Ag sphere through electron energy loss spectroscopy. Tuning of particle symmetry produced a shape-specific spectrum, which is consistent with the predictions of electromagnetism-based simulations. Conclusion DNA nanocasting represents a new framework for the programmable digital fabrication of 3D inorganic nanostructures with prescribed shapes, dimensions, and surface modifications at sub– 5-nm resolution. The key design strategy is to encode linear sequences of DNA with the sophisticated user-specified 3D spatial and surface information of an inorganic NP, as well as to retrieve and execute the information to physically produce this structure via geometric confinement. Such a method may lead to computationally designed functional materials for the digital manufacture of optical nanocircuits, electronic nanocomputers, and perhaps even sophisticated inorganic nanorobots, each with their blueprints (or “genomes’’) encoded in the DNA molecules that constitute their “nanofabricators.”

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations303
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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