An Ultrasensitive Light-up Cu<sup>2+</sup> Biosensor Using a New DNAzyme Cleaving a Phosphorothioate-Modified Substrate
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cu(2+) is a very important metal ion in biology, environmental science, and industry. Developing biosensors for Cu(2+) is a key topic in analytical chemistry. DNAzyme-based sensors are highly attractive for their excellent sensitivity, stability, and programmability. In the past decade, a few Cu(2+) biosensors were reported using DNAzymes with DNA cleavage or DNA ligation activity. However, they require unstable ascorbate or imidazole activation. So far, no RNA-cleaving DNAzymes specific for Cu(2+) are known. In this work, a phosphorothioate (PS) RNA-containing library was used for in vitro selection, and a few new Cu(2+)-specific RNA-cleaving DNAzymes were isolated. Among them, a DNAzyme named PSCu10 was studied further. It has only eight nucleotides in the enzyme loop with a cleavage rate of 0.1 min(-1) in the presence of 1 μM Cu(2+) at pH 6.0 (its optimal pH). Between the two diastereomers of the PS RNA chiral center, the R(p) isomer is 37 times more active than the S(p) one. Among the other divalent metal ions, only Hg(2+) can cleave the substrate due to its extremely high thiophilicity. A catalytic beacon sensor was designed with a detection limit of 1.6 nM Cu(2+) and extremely high selectivity. PSCu10 is specific for Cu(2+), and it has no cleavage in the presence of ascorbate, which reduces Cu(2+) to Cu(+).
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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 | 0,001 | 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 découle