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Enregistrement W2806205087 · doi:10.1038/s41598-018-24132-5

Transverse dielectrophoretic-based DNA nanoscale confinement

2018· article· en· W2806205087 sur OpenAlexafffund
Sara Mahshid, Jia Grace Lu, Abrar A. Abidi, Robert Sladek, Walter Reisner, Mohammed Jalal Ahamed

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensUniversity of WindsorMcGill University
Organismes subventionnairesUniversity of WindsorCanadian Institutes of Health ResearchCMC MicrosystemsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésNanoscopic scaleNanotechnologyDNAMaterials scienceComputational biologyChemistryBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Confinement of single molecules within nanoscale environments is crucial in a range of fields, including biomedicine, genomics, and biophysics. Here, we present a method that can concentrate, confine, and linearly stretch DNA molecules within a single optical field of view using dielectrophoretic (DEP) force. The method can convert an open surface into one confining DNA molecules without a requirement for bonding, hydrodynamic or mechanical components. We use a transverse DEP field between a top coverslip and a bottom substrate, both of which are coated with a transparent conductive material. Both layers are attached using double-sided tape, defining the chamber. The nanofeatures lie at the “floor” and do not require any bonding. With the application of an alternating (AC) electric field (2 V p-p ) between the top and bottom electrodes, a DEP field gradient is established and used to concentrate, confine and linearly extend DNA in nanogrooves as small as 100-nm in width. We also demonstrate reversible loading/unloading of DNA molecules into nanogrooves and nanopits by switching frequency (between 10 kHz to 100 kHz). The technology presented in this paper provides a new method for single-molecule trapping and analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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