Comparison of MoS<sub>2</sub>, WS<sub>2</sub>, and Graphene Oxide for DNA Adsorption and Sensing
Notice bibliographique
Résumé
Interfacing DNA with two-dimensional (2D) materials has been intensely researched for various analytical and biomedical applications. Most of these studies have been performed on graphene oxide (GO) and two metal dichalcogenides, molybdenum disulfide (MoS 2 ) and tungsten disulfide (WS 2 ); all of them can all adsorb single-stranded DNA. However, they use different surface forces for adsorption based on their chemical structures. In this work, fluorescently labeled DNA oligonucleotides were used and their adsorption capacities and kinetics were studied as a function of ionic strength, DNA length, and sequence. Desorption of DNA from these surfaces was also measured. DNA is more easily desorbed from GO by various denaturing agents, whereas surfactants yield more desorption from MoS 2 and WS 2 . Our results are consistent with the fact that DNA can be adsorbed by GO via π–π stacking and hydrogen bonding, and MoS 2 and WS 2 mainly use van der Waals force for adsorption. Finally, fluorescent DNA probes were adsorbed by these 2D materials for detecting complementary DNA. For this assay, GO gave the highest sensitivity, whereas they all showed a similar detection limit. This study has enhanced our fundamental understanding of DNA adsorption by two important types of 2D materials and is useful for further rational optimization of their analytical and biomedical applications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».