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Enregistrement W2573909105 · doi:10.1021/acs.nanolett.6b05153

High-Curvature Nanostructuring Enhances Probe Display for Biomolecular Detection

2017· article· en· W2573909105 sur OpenAlexafffund
Phil De Luna, Sahar Sadat Mahshid, Jagotamoy Das, Binquan Luan, Edward H. Sargent, Shana O. Kelley, Ruhong Zhou

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaInternational Business Machines Corporation
Mots-clésCurvatureElectrodeChemical physicsMolecular dynamicsBiosensorElectrochemistryAnalyteNanotechnologyMaterials scienceMoleculeElectrostaticsChemistryComputational chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-curvature electrodes facilitate rapid and sensitive detection of a broad class of molecular analytes. These sensors have reached detection limits not attained using bulk macroscale materials. It has been proposed that immobilized DNA probes are displayed at a high deflection angle on the sensor surface, which allows greater accessibility and more efficient hybridization. Here we report the first use of all-atom molecular dynamics simulations coupled with electrochemical experiments to explore the dynamics of single-stranded DNA immobilized on high-curvature versus flat surfaces. We find that high-curvature structures suppress DNA probe aggregation among adjacent probes. This results in conformations that are more freely accessed by target molecules. The effect observed is amplified in the presence of highly charged cations commonly used in electrochemical biosensing. The results of the simulations agree with experiments that measure the degree of hybridization in the presence of mono-, di-, and trivalent cations. On high-curvature structures, hybridization current density increases as positive charge increases, whereas on flat electrodes, the trivalent cations cause aggregation due to electrostatic overscreening, which leads to decreased current density and less sensitive detection.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,252 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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