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Enregistrement W2322197845 · doi:10.1021/am5007029

DNA Molecular Beacon-Based Plastic Biochip: A Versatile and Sensitive Scanometric Detection Platform

2014· article· en· W2322197845 sur OpenAlexaff
Xiaoli Shi, Jing Wen, Yunchao Li, Yue Zheng, Jianjun Zhou, Xiaohong Li, Hua‐Zhong Yu

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiochipMolecular beaconMaterials scienceStreptavidinNanotechnologyDNABiosensorCombinatorial chemistryOligonucleotideBiotinColloidal goldNanoparticleChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we report a novel DNA molecular beacon (MB)-based plastic biochip platform for scanometric detection of a range of analytical targets. Hairpin DNA strands, which are dually modified with amino and biotin groups at their two ends are immobilized on a disposable plastic (polycarbonate) substrate as recognition element and gold nanoparticle-assisted silver-staining as signal reading protocol. Initially, the immobilized DNA probes are in their folded forms; upon target binding the hairpin secondary structure of the probe strand is "forced" open (i.e., converted to the unfolded state). Nanogold-streptavidin conjugates can then bind the terminal biotin groups and promote the deposition of rather large silver particles which can be either directly visualized or quantified with a standard flatbed scanner. We demonstrate that with properly designed probe sequences and optimized preparation conditions, a range of molecular targets, such as DNA strands, proteins (thrombin) and heavy metal ions (Hg(2+)), can be detected with high sensitivity and excellent selectivity. The detection can be done in both standard physiological buffers and real world samples. This constitutes a platform technology for performing rapid, sensitive, cost-effective, and point-of-care (POC) chemical analysis and medical diagnosis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations31
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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