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Enregistrement W2326846128 · doi:10.1109/jsen.2014.2326426

Novel PMMA Polymer-Based Nanopores Capable of Detection and Discrimination Between Structurally Different Biomolecules

2014· article· en· W2326846128 sur OpenAlexaff
Banafsheh Moazed, Manouchehr Hashemi, Sven Achenbach

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationNanoporeMaterials scienceNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report, for the first time, the use of single poly (methyl-methacrylate) (PMMA) polymer-based nanopores to not only detect the translocating biomolecules of dsDNA and BSA in individual populations, but also distinguish between them in a mixed population, based on the obtained depths (iBlock) and durations (tD) of the ionic current blockade events. Quantitative analyzes of current blockade events induced by separate populations of dsDNA and BSA molecules translocating through single PMMA-based nanopores revealed a meaniBlock value of 22.4 ± 0.69 pA with a tDof 0.202 ± 0.009 ms, and a meaniBlock value of 60.14 ± 0.19 pA with a tDof 0.59 ± 0.08 ms for dsDNA and BSA molecules, respectively. Evaluation of translocation events by dsDNA and BSA molecules in a mixed population through single nanopores indicated two distinct groups of current blockade events, extrapolation of which could perfectly correlate the group demonstratingiBlock values of 13-38 pA to the dsDNA molecules, whereas the group demonstratingiBlock values of 52-73 pA to the BSA protein molecules transporting through the nanopores. Analysis of the data suggests that the majority of dsDNA or BSA protein molecules translocating through the nanopores are in their partially folded conformation. This paper is an important milestone in the development of polymer-based solid-state nanopore devices for fast and accurate biomolecule detection, differentiation/discrimination, and future structural characterization.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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