A single DNA aptamer functions as a biosensor for ricin
Notice bibliographique
Résumé
The use of microorganisms or toxins as weapons of death and fear is not a novel concept; however, the modes by which these agents of bioterrorism are deployed are increasingly clever and insidious. One mechanism by which biothreats are readily disseminated is through a nation's food supply. Ricin, a toxin derived from the castor bean plant, displays a strong thermostability and remains active at acidic and alkaline pHs. Therefore, the CDC has assigned ricin as a category B reagent since it may be easily amendable as a deliberate food biocontaminate. Current tools for ricin detection utilize enzymatic activity, immunointeractions and presence of castor bean DNA. Many of these tools are confounded by complex food matrices, display a limited dynamic range of detection and/or lack specificity. Aptamers, short RNA and single stranded DNA sequences, have increased affinity to their selected receptors, experience little cross-reactivity to other homologous compounds and are currently being sought after as biosensors for bacterial contaminants in food. This paper describes the selection and characterization of a single, dominant aptamer, designated as SSRA1, against the B-chain of ricin. SSRA1 displays one folding conformation that is stable across 4-63 °C (ΔG = -5.05). SSRA1 is able to concentrate at least 30 ng mL(-1) of ricin B chain from several liquid food matrices and outcompetes a currently available ELISA kit and ricin aptamer. Furthermore, we show detection of 25 ng mL(-1) of intact ricin A-B complex using SSRA1 combined with surface enhanced Raman scattering technique. Thus, SSRA1 would serve well as pre-analytical tool for processing of ricin from liquid foods to aid current diagnostics as well as a sensor for direct ricin detection.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».