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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».