Notice bibliographique
Résumé
The vast majority of deoxyribozyme-based sensors are designed using modified RNA-cleaving deoxyribozymes and detect analytes that act as allosteric regulators of their catalytic activity. These sensors are susceptible to background signals due to catalytic activity in the absence of target or contaminant molecules that cleave the RNA substrate, mimicking the deoxyribozyme reaction. In this manuscript, we introduce a novel system that avoids these problems by using the analyte as the substrate for a deoxyribozyme catalyzed self-phosphorylation reaction. This reaction creates a modified deoxyribozyme product that can be circularized and subjected to massive signal amplification by rolling circle amplification, leading to a sensor system with high sensitivity and low background, which can be coupled to numerous reporter systems. As an example of the potential of this system, we used the self-phosphorylating deoxyribozyme Dk2 to detect as little as 25 nM GTP even in the presence of 1 mM ATP, a potential contaminant. To demonstrate the adaptive properties of this system, we appended another DNA sequence to Dk2, which, once amplified by RCA, codes for a fluorescence generating deoxyribozyme. This two-deoxyribozyme system was able to report the presence of GTP from 4 μM to 1 mM, with specificity over other NTP molecules. Using this model system, we were able to show that small molecule modifying deoxyribozymes can be converted to analyte sensors by coupling their catalytic activity to signal amplification and reporting.
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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 | 0,001 |
| 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 ».