MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2891198808 · doi:10.1139/cjc-2018-0199

Isolation of RNA from a mixture and its detection by utilizing a microgel-based optical device

2018· article· en· W2891198808 sur OpenAlexaffvenue
Molla R. Islam, Shakiba Azimi, Faranak Teimoory, Glen R. Loppnow, Michael J. Serpe

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrowetting and Microfluidic Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRNAChemistryDNADuplex (building)Melting temperatureRNA extractionOligonucleotideFluorescenceMethacrylamideNucleic acid thermodynamicsBiophysicsCopolymerBiochemistryPolymerMaterials scienceOrganic chemistryGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this investigation, we show that RNA can be separated from a solution containing DNA and RNA and the isolated RNA can be detected using poly (N-isopropylacrylamide-co-N-(3-aminopropyl) methacrylamide hydrochloride) microgel-based optical devices (etalons). The isolation of RNA was accomplished by using hairpin-functionalized magnetic beads (MMPDNA) and differential melting, based on the fact that the DNA–RNA hybrid duplex is stronger (i.e., high melting temperature) than the DNA–DNA duplex (i.e., low melting temperature). By performing concurrent etalon sensing and fluorescent studies, we found that the MMPDNA combined with differential melting was capable of selectively separating RNA from DNA. This selective separation and simple colorimetric detection of RNA from a mixture will help lead to future RNA-based disease diagnostic devices.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,309

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of ChemistryMême sujetElectrowetting and Microfluidic TechnologiesTravaux en français237 207