Immobilization of Fluorescent Aptamer Biosensors on Magnetic Microparticles and Its Potential Application for Ocean Sensing
Notice bibliographique
Résumé
Many important analytes are present in the ocean water and primary examples include various marine toxins. The unique marine environment possesses an extremely high ionic strength, posing a significant analytical challenge for biosensor design. Protein-based enzymes and antibodies are likely to denature under such non-physiological conditions. Aptamers are nucleic acid-based binding molecules that can be obtained using a combinatorial in vitro selection technique. Since such selections are carried out in the absence of living cells, it is possible to obtain aptamers that work optimally under high salt conditions. Similarly selections in low pH and high temperatures have already been carried out. The high salt concentration in marine samples may also cause significant fluorescence quenching, reducing the sensitivity of fluorescent aptamer sensors. We propose that this problem may be solved by immobilization of aptamer-based biosensors on magnetic microparticles, allowing spatial separation of the target binding and the fluorescence detection steps. In this chapter, we describe a protocol for the detection of adenosine and ATP in high salt buffers and in human blood serum. Compared to the non-immobilized sensor, more consistent results with reduced interference were achieved after immobilization. Future research directions of using such immobilized sensors for marine detection are also discussed.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».