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Enregistrement W2883430543 · doi:10.1002/anie.201806489

Self‐Assembled Functional DNA Superstructures as High‐Density and Versatile Recognition Elements for Printed Paper Sensors

2018· article· en· W2883430543 sur OpenAlexafffund
Meng Liu, Qiang Zhang, Balamurali Kannan, Gianluigi A. Botton, Jie Yang, Leyla Soleymani, John D. Brennan, Yingfu Li

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésDNADeoxyribozymePhysisorptionAptamerBiosensorNanotechnologyChemistryNucleic acidSelf-assemblyRolling circle replicationCombinatorial chemistryAdsorptionMaterials scienceBiochemistryOrganic chemistryPolymeraseMolecular biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micrometer-sized functional nucleic acid (FNA) superstructures (denoted as 3D DNA) were examined as a unique class of biorecognition elements to produce highly functional bioactive paper surfaces. 3D DNA containing repeating sequences of either a DNA aptamer or DNAzyme was created from long-chain products of rolling circle amplification followed by salt aging. The resulting 3D DNA retained its original spherical shape upon inkjet printing and adhered strongly to the paper surface via physisorption. 3D DNA paper sensors showed resistance to degradation by nucleases, suppressed nonspecific protein adsorption, and provided a much higher surface density of functional DNA relative to monomeric FNAs, making such species ideally suited for development of paper-based biosensors.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,550

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations70
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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