Transition Metal Dichalcogenide Nanosheets for Visual Monitoring PCR Rivaling a Real-Time PCR Instrument
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring the progress of polymerase chain reactions (PCRs) is of critical importance in bioanalytical chemistry and molecular biology. Although real-time PCR thermocyclers are ideal for this purpose, their high cost has limited their applications in resource-poor areas. Direct visual detection would be a more attractive alternative. To monitor the PCR amplification, DNA-staining dyes, such as SYBR Green I (SG), are often used. Although these dyes give higher fluorescence when binding to double-stranded DNA products, they also yield strong background fluorescence in the presence of a high concentration of single-stranded (ss) DNA primers. In this work, we screened various nanomaterials and found that graphene oxide (GO), reduced GO, molybdenum disulfide (MoS 2 ), and tungsten disulfide (WS 2 ) can quench the fluorescence of nonamplified negative samples while still retaining strong fluorescence of positive ones. The signal ratio of positive-over-negative samples was enhanced by around 50-fold in the presence of these materials. In particular, MoS 2 and WS 2 nearly fully retained the fluorescence of the positive samples. The mechanism for MoS 2 and WS 2 to enhance PCR signaling is attributed to the adsorption of both the ssDNA PCR primers and SG with an appropriate strength. MoS 2 can also suppress nonspecific amplification caused by excess polymerase. Finally, this method was used to detect extracted transgenic soya GTS 40-3-2 DNA after PCR amplification. Compared with the samples without nanomaterials, the addition of MoS 2 could better distinguish the concentration difference of the template DNA, and the sensitivity of visual detection rivaled that from a real-time PCR instrument.
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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 | 0,001 | 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 ».