Length-Dependent Diblock DNA with Poly-cytosine (Poly-C) as High-Affinity Anchors on Graphene Oxide
Notice bibliographique
Résumé
DNA-functionalized graphene oxide (GO) is a popular system for biosensor development and directed materials assembly. Compared to covalent attachment, simple physisorption of DNA has been more popular, and a DNA sequence with a strong affinity on GO is highly desirable. Recently, we found that poly-cytosine (poly-C) DNA can strongly adsorb on many common nanomaterials, including GO. To identify an optimal length of poly-C DNA, we herein designed a series of diblock DNA sequences containing between 0 and 30 cytosines. The displacement of a random sequenced DNA by poly-C DNA was demonstrated, confirming the desired diblock structure on GO with the poly-C block anchoring on the surface and the other block available for hybridization. The adsorption density of poly-C containing DNA did not vary much as the length of the poly-C block increased, suggesting the conformation of the anchoring DNA on the GO was quite independent of the DNA length. With a longer poly-C block, the efficiency of surface hybridization of the other block increased, while nonspecific adsorption of noncomplementary DNA was inhibited more. Compared to poly-adenine (poly-A)-containing DNAs, which were previously used for the same purpose, poly-C DNA adsorption is more stable. Using four types of 15-mer DNA homopolymers as the intended anchoring sequences, the C 15 DNA had the best hybridization efficiency. This work has suggested the optimal length for the poly-C block to be 15-mer or longer, and it has provided interesting insights into the DNA/GO biointerface.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».