Ultrasensitive DNAzyme‐Based Ca<sup>2+</sup> Detection Boosted by Ethanol and a Solvent‐Compatible Scaffold for Aptazyme Design
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Functional DNA includes aptamers and DNAzymes, and metal ions are often important for achieving the chemical functions of such DNA. Biosensors based on functional DNA have mainly been tested in aqueous buffers. By introducing organic solvents with much lower dielectric constants, the interaction between metal ions and DNA can be significantly enhanced, and this might affect the performance of DNA‐based biosensors. In this work, the effect of ethanol on the activity of the EtNa DNAzyme was studied for Ca2+ detection. With 30 % ethanol, the sensor has a detection limit of 1.4 μm Ca2+, which is a 16‐fold improvement relative to that in water. This EtNa DNAzyme is unique because other tested DNAzymes are all inhibited by 50 % ethanol. Finally, by using the EtNa DNAzyme as a scaffold, the adenosine monophosphate (AMP) aptamer was inserted to construct an aptazyme, which allowed the measurement of AMP in ethanol. In summary, this study has reported the most sensitive DNA‐based sensor for Ca2+, and its sensitivity and selectivity can approach those of proteins or small‐molecule ligands. This work also provides a way to measure aptamer binding in organic solvents.
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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 | 0,001 | 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 ».