Lighting Up MicroRNA in Living Cells by the Disassembly of Lock‐Like DNA‐Programmed UCNPs‐AuNPs through the Target Cycling Amplification Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intracellular microRNAs imaging based on upconversion nanoprobes has great potential in cancer diagnostics and treatments. However, the relatively low detection sensitivity limits their application. Herein, a lock‐like DNA (LLD) generated by a hairpin DNA (H1) hybridizing with a bolt DNA (bDNA) sequence is designed, which is used to program upconversion nanoparticles (UCNPs, NaYF 4 @NaYF 4 :Yb, Er@NaYF 4 ) and gold nanoparticles (AuNPs). The upconversion emission is quenched through luminescence resonance energy transfer (LRET). The multiple LLD can be repeatedly opened by one copy of target microRNA under the aid of fuel hairpin DNA strands (H2) to trigger disassembly of AuNPs from the UCNP, resulting in the lighting up of UCNPs with a high detection signal gain. This strategy is verified using microRNA‐21 as model. The expression level of microRNA‐21 in various cells lines can be sensitively measured in vitro, meanwhile cancer cells and normal cells can be easily and accurately distinguished by intracellular microRNA‐21 imaging via the nanoprobes. The detection limit is about 1000 times lower than that of the previously reported upconversion nanoprobes without signal amplification. This is the first time a nonenzymatic signal amplification method has been combined with UCNPs for imaging intracellular microRNAs, which has great potential for cancer diagnosis.
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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 ».