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Enregistrement W2522746526 · doi:10.1007/s12274-016-1262-z

NanoHDA: A nanoparticle-assisted isothermal amplification technique for genotyping assays

2016· article· en· W2522746526 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNano Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesQIMR Berghofer Medical Research Institute
Mots-clésRecombinase Polymerase AmplificationLoop-mediated isothermal amplificationAmpliconColloidal goldDNADenaturation (fissile materials)HelicaseMolecular biologyPolymerase chain reactionGenotypingMultiple displacement amplificationChemistryPrimer (cosmetics)NanoparticleBiophysicsNanotechnologyMaterials scienceGenotypeGeneBiologyBiochemistryDNA extractionRNANuclear chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Isothermal methods, such as helicase-dependent amplification (HDA), have an advantage over polymerase chain reaction for DNA amplification owing to their ease of operation. Here, we developed a new HDA method that is nanoparticle-assisted, termed nanoHDA. This method uses gold nanoparticles (AuNPs) to improve the sensitivity and specificity of the isothermal method. In HDA, the denaturation of DNA templates is mediated by helicases, but this method is limited by the low denaturation efficiency of helicases. In this report, AuNPs with preferential affinity for single-stranded DNA (ssDNA) were utilized to improve the denaturation efficiency of helicases. The same affinity property of nanoparticles can also enhance specificity by suppressing primer-dimer formation. This nanoHDA method was employed to genotype the KRAS gene in genomic DNA samples from colorectal cancer patients, as achieved by the hybridization of nanoHDA amplicons using the NanoBioArray chip.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,321 · 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