Selection, Characterization, and Application of High Affinity Microcystin-Targeting Aptamers in a Graphene-Based Biosensing Platform
Notice bibliographique
Résumé
The development of successful biosensing platforms is highly dependent upon the biorecognition properties of the recognition receptor and the sensitivity of the transducer of the binding signal. The integration of the high affinity and specificity of DNA aptamers, and the unique properties of the carbon nanomaterial graphene, offers an excellent avenue for sensitive and selective biosensing architectures. In this work, novel microcystin-targeting DNA aptamers were successfully selected using systematic evolution of ligand by exponential enrichement (SELEX). Then, highly sensitive and selective aptasensor which utilizes an unlabeled aptamer noncovalently assembled on a graphene electrode for microcystin-LR detection was developed. Assembly of the DNA aptamer on the graphene-modified electrodes caused a marked drop in the square wave voltammetric reduction signal of the [Fe(CN) 6 ] 4−/3− redox couple. The presence of microcystin-LR, on the other hand, caused a dose-responsive increase in peak current, allowing the quantification of microcystin-LR through the measurement of peak current change. Under optimal conditions, the detection limit of the developed aptasensor was 1.9 pM in buffer, a concentration much lower than those offered by previously reported biosensors for microcystin-LR. The developed aptasensor also exhibited excellent selectivity for microcystin-LR with no detectable cross-reactivity to okadaic acid, microcystin-LA and -YR. Moreover, the proposed aptasensor has been applied for the analysis of spiked tap water and fish samples showing good recovery percentages. We also demonstrated in this work that the mechanism of the detection was based on the conformation change in part of the aptamer without complete release from the graphene surface. This novel, simple, high performance and low-cost detection platform would facilitate the routine monitoring of microcystin –LR in real samples.
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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 ».