Fast capture and multiplexed detection of short multi-arm DNA stars in solid-state nanopores
Notice bibliographique
Résumé
Fast and multiplexed detection of low-abundance disease biomarkers at the point-of-need would transform medicine. Nanopores have gained attention as single-molecule counters to electrically detect a range of biological molecules in a handheld format, but challenges remain before diagnostic applications can emerge. For solid-state nanopore sensors, the specificity of the ionic current signatures and the rate of target capture required to simultaneously recognize and rapidly count a mixture of molecular targets in a complex sample are active areas of research. Herein, we study the capture and translocation characteristics of short N-arm star shaped DNA nanostructures to evaluate their potential as a family of surrogate label molecules for biomarkers of interest, designed for fast and reliable multiplexed detection based on conductance blockages. Simple hybridization of a varying number of short, easily synthesized 50 bp ssDNA strands allows the number of arms in the star shape DNA to be controlled from N = 3 to 12. By introducing more arms to the nanostructures, we show that we can controllably increase the nanopore signal-to-noise ratio for a range of pore sizes, producing conductance blockages which increase linearly with the number of arms, and we demonstrate conductance-based multiplexing through simultaneous detection of three such nanostructures. Moreover, the increased molecular signal strength facilitates detection under salt concentration asymmetries, allowing for a capture rate enhancement of two orders of magnitude without compromising the nanopore temporal and ionic signals. Together, these attributes (strong signal, multiplexing potential and increased counting rate) make the N-arm star DNA-based nanostructures promising candidates as proxy labels for the detection of multiple biomarkers of interest in future high sensitivity single-molecule solid-state nanopore-based assays.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».