Probing Local Folding Allows Robust Metal Sensing Based on a Na<sup>+</sup>‐Specific DNAzyme
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fluorescent metal sensors based on DNA often rely on changes in end‐to‐end distance or local environmental near fluorophore labels. Because metal ions can also nonspecifically interact with DNA through various mechanisms, such as charge screening, base binding, and increase or decrease in duplex stability, robust and specific sensing of metal ions has been quite challenging. In this work, a side‐by‐side comparison of two signaling strategies on a Na + ‐specific DNAzyme that contained a Na + ‐binding aptamer was performed. The duplex regions of the DNAzyme was systematically shortened and its effect was studied by using a 2‐aminopurine (2AP)‐labeled substrate strand. Na + binding affected the local environmental of the 2AP label and increased its fluorescence. A synergistic process of Na + binding and forming the duplex on the 5′‐end of the enzyme strand was observed, and this end was close to the aptamer loop. Effective Na + binding was achieved with a five base‐pair stem. The effect on the 3′‐end is more continuous, and the stem needs to form first before Na + can bind. With an optimized substrate binding arm, a FRET‐based sensor has been designed by labeling the two ends of a cis form of the DNAzyme with two fluorophores. In this case, Na + failed to show a distinct difference from that of Li + or K + ; thus indicating that probing changes to the local environment allows more robust sensing of metal ions.
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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 ».