Paper-based platform for detection by hybridization using intrinsically labeled fluorescent oligonucleotide probes on quantum dots
Notice bibliographique
Résumé
A paper-based platform was investigated in which the selective detection of oligonucleotide targets by hybridization was accomplished via the enhancement of fluorescence emission from intrinsically labeled DNA probes that were immobilized on the surface of quantum dots (QDs). Multiple copies of a derivative of thiazole orange, an intercalating dye known to form non-emissive dimers, were conjugated to single-stranded oligonucleotide probes. Dimerization resulted in the formation of H-aggregates where excitonic interactions led to the suppression of fluorescence. The hybridization of the oligonucleotide probe with a complementary target resulted in the enhancement of fluorescence emission as the dimers dissociated and the dyes preferentially intercalated with the duplex. The detection of oligonucleotide targets using this configuration eliminated the need for labeling the target strands, and fluorescence intensity was proportional to the extent of hybridization. In addition, the dye molecules were excited using Foerster Resonance Energy Transfer (FRET) from QD donors, which resulted in improved selectivity and allowed for ratiometric detection. A solution-phase hybridization assay based on similar operational principles has been previously reported, and this new work investigated the advantages offered for this transduction scheme using paper-based solid-phase substrates. QD-probe conjugates were immobilized in sufficient density on the paper matrix to provide for multiple-donor-multiple-acceptor interactions that resulted in a 20-fold enhancement of acceptor emission compared to the solution-based assay, providing a limit of detection of 0.1 pmol. The paper-based assay provided for the reduction of the time needed for sample preparation and data acquisition, demonstrated that transduction was possible in a complex matrix (goat serum) without compromising on the performance observed in buffer solution, and that oligonucleotides generated from standard PCR amplification could be detected.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».