Effect of antifouling dendrimers and Au DENPs on the enhancement of PCR amplification
Notice bibliographique
Résumé
The polymerase chain reaction (PCR) has been considered as one of the most fundamental techniques to amplify and analyze specific DNA fragments in the field of molecular biology and clinical medicine. Recently, a variety of nanoparticles (NPs) have been regarded as a novel method to enhance both the quality and yield of PCR technique. Herein, we report the use of generation 5 (G5) poly(amidoamine) (PAMAM) dendrimers and dendrimer-entrapped gold nanoparticles (Au DENPs) modified with polyethylene glycol (PEG) moieties and (or) acetyl groups as a novel class of enhancers to improve the PCR amplification. We set up the nonspecific PCR and two-round PCR as model systems to investigate mechanisms of enhanced PCR. Our results show that dendrimer-based derivatives seem to enhance the PCR specificity. It is worth noting that the modification of antifouling PEG significantly lowered the optimization capability of the corresponding dendrimers, although this inhibition effect can be remarkably compromised by the entrapment of Au NPs. Furthermore, we found that in the presence of Au NPs, the thermal conductivity induced by Au NPs could play the dominant role in the PCR optimization, whereas in the absence of Au NPs, the electrostatic interaction of the dendrimers with PCR components may be the major factor affecting the PCR system. Our results also showed that the optimal concentrations of the materials in the two test systems were very close, which indicates that the developed dendrimer derivatives with good thermal stability may be the efficient PCR additives for enhancing different PCR 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».