A proof of concept application of aptachain: ligand-induced self-assembly of a DNA aptamer
Notice bibliographique
Résumé
A challenge for the use of aptamers as biosensors is how to signal the occurrence of their ligand binding event into a signal that can be exploited in a detection scheme. Here, we present the concept of "aptachain" formation, where an aptamer is split into two overlapping or staggered strands and assembles into an extended oligomer upon ligand binding. This assembly of aptamers can then be used as a way to detect ligand binding by the aptamer. As an example of this concept, we employed the cocaine-binding aptamer as a model system, used its ability to tightly bind quinine and demonstrated its capability in a gold nanoparticle-based biosensing application. We used isothermal titration calorimetry to demonstrate that, when split into two overlapping DNA strands, the aptamer remains functional. Size-exclusion chromatography showed that the quinine-bound oligos form a larger assembly of aptamer units than in the absence of ligand. Finally, we used the oligomer forming ability of the aptachain oligos in a biosensor application for quinine that brings gold nanoparticles closer together resulting in a shift in their plasmonic resonance to a longer wavelength and an observed colour shift. We propose that splitting aptamers into overlapping strands that form oligomers in the presence of a ligand, aptachain formation, will be generally applicable to aptamers and prove useful in a variety of biotechnology applications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».