Notice bibliographique
Résumé
Metal ions are essential to many chemical, biological, and environmental processes. In the past two decades, many DNA-based metal sensors have emerged. While the main biological role of DNA is to store genetic information, its chemical structure is ideal for metal binding via both the phosphate backbone and nucleobases. DNA is highly stable, cost-effective, easy to modify, and amenable to combinatorial selection. Two main classes of functional DNA were developed for metal sensing: aptamers and DNAzymes. While a few metal binding aptamers are known, it is generally quite difficult to isolate such aptamers. On the other hand, DNAzymes are powerful tools for metal sensing since they are selected based on catalytic activity, thus bypassing the need for metal immobilization. In the last five years, a new surge of development has been made on isolating new metal-sensing DNA sequences. To date, many important metals can be selectively detected by DNA often down to the low parts-per-billion level. Herein, each metal ion and the known DNA sequences for its sensing are reviewed. We focus on the fundamental aspect of metal binding, emphasizing the distinct chemical property of each metal. Instead of reviewing each published sensor, a high-level summary of signaling methods is made as a separate section. In principle, each signaling strategy can be applied to many DNA sequences for designing sensors. Finally, a few specific applications are highlighted, and future research opportunities are 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,007 |
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 ».