Making Sense of Catalysis: The Potential of DNAzymes as Biosensors
Notice bibliographique
Résumé
DNA, long known as a carrier of genetic information, has recently revealed itself as a multifunctional entity. Using the powerful technique of in vitro selection, catalytic DNA molecules, known as DNAzymes or deoxyribozymes, have been isolated to catalyse numerous reactions using a range of metal-ion cofactors. Conjugation of these DNAzymes to an array of signalling platforms has led to the development of several DNAzyme-based sensor systems. By labelling DNAzymes and their nucleic acid substrates with fluorescent and quenching dyes, sensors have been designed to report the presence and concentration of specific metal ions with high sensitivity and specificity. By coupling DNAzyme activity to the aggregation state of gold nanoparticles, visual sensors have been designed that report the presence of a metal ion by a change in colour, eliminating the need for expensive detection equipment. Electrode-bound DNAzymes have been developed into electrochemical sensors offering high sensitivity and reduced background. The types of analyte that can be detected by DNAzymes have also been expanded by coupling DNAzymes to DNA aptamers that bind specific target molecules. These conjugates, called DNA aptazymes, have been developed to detect small molecules such as adenosine and adenosine triphosphate (ATP). Using an in vitro selection protocol with counter-selection steps, aptazymes that can detect molecules in complex mixtures have been isolated. This chapter will highlight innovative research that has been done to engineer DNAzyme-based sensors and discuss the prospects for using DNAzymes in future detection systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».