In Vitro Selection, Characterization, and Biosensing Application of High-Affinity Cylindrospermopsin-Targeting Aptamers
Notice bibliographique
Résumé
Contamination of freshwater with cyanotoxin cylindrospermopsin (CYN) represents a significant global concern for public health. The sensitive detection of CYN is necessary to effectively manage and control the treatment of water resources. Here we report a novel, highly sensitive label-free aptasensor for CYN analysis, using aptamers as specific receptors. We have selected the DNA aptamers from a diverse random library using the in vitro screening SELEX approach. The aptamers exhibited high affinity for CYN with Kd of nanomolar range. One aptamer exhibited conformational change upon CYN recognition (CD analysis) and was used to fabricate the label-free impedimetric aptasensor for CYN. A self-assembled monolayer from a disulfide-derivatized aptamer was formed on a gold electrode to fabricate the aptasensor. Upon CYN capturing to the aptasensor surface, a marked drop in the electron transfer resistance was obtained, which was used as the principle of detection of CYN. This resulted from the aptamer's conformational change induced by CYN recognition. The present aptasensor could detect CYN with the limit of detection as low as 100 pM and a wide linear range of 0.1 to 80 nM. When mounted on the gold surface, the aptamer exhibited a lower dissociation constant for CYN than that observed in the fluorescence assay, implying that the anchoring of the aptamer on the Au surface improved its affinity to CYN. Moreover, the aptasensor showed high specificity toward other coexistent cyanobacterial toxins of microcystin-LR and Anatoxin-a. Further biosensor designs will be generated using those aptamers for simple and sensitive CYN monitoring.
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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 ».